Mihai Sprinceana
Un forum de programare cu de toate. Va astept sa va inscrieti si sa deveniti moderatori. Oricine este binevenit aici sa se inscrie si sa aiba acces la informatie free! Fiecare este liber sa adauge proiecte programe free etc. Ajutati acest forum sa devina o comunitate puternica unde fiecare invata de la fiecare! Tot ce trebuie sa faceti este sa va inregistrati si fiecare contributie se poate dovedi utila in timp! Forumul este free informatia free dk aveti timp liber ajutati si pe ceilalti si invatati si voi in acelasi timp! Haideti sa facem ceva pt.a ne ajuta intre noi!
Cititi regulament postare forum inainte de a posta!
|
Lista Forumurilor Pe Tematici
|
Mihai Sprinceana | Inregistrare | Login
POZE MIHAI SPRINCEANA
Nu sunteti logat.
|
Nou pe simpatie:
just_iulia la Simpatie.ro
 | Femeie
25 ani
Giurgiu
cauta Barbat
26 - 48 ani |
|
mihaispr
Administrator
 Inregistrat: acum 18 ani
Postari: 2142
|
|
Algoritmii genetici sunt tehnici adaptive de căutare euristică, bazate pe principiile geneticii şi ale selecţiei naturale, enunţate de Darwin (supravieţuieşte cel mai bine adaptat). Mecanismul este similar procesului biologic al evoluţiei. Acest proces posedă o trăsătură prin care numai speciile care se adaptează mai bine la mediu sunt capabile să supravieţuiască şi să evolueze peste generaţii, īn timp ce acelea mai puţin adaptate nu reuşesc să supravieţuiască şi cu timpul dispar, ca urmare a selecţiei naturale. Probabilitatea ca specia să supravieţuiască şi să evolueze peste generaţii devine cu atāt mai mare cu cāt gradul de adaptare creşte, ceea ce īn termeni de optimizare īnseamnă că soluţia se apropie de optim.
Un algoritm genetic este un model informatic care emulează modelul biologic evoluţionist pentru a rezolva probleme de optimizare ori căutare. Acesta cuprinde un set de elemente individuale reprezentate sub forma unor şiruri binare (populaţia) şi un set de operatori de natură biologică definiţi asupra populaţiei. Cu ajutorul operatorilor, algoritmii genetici manipulează cele mai promiţătoare şiruri, evaluate conform unei funcţii obiectiv, căutānd soluţii mai bune. Algoritmii genetici au īnceput să fie recunoscuţi ca şi tehnici de optimizare odată cu lucrările lui John Holland.
Algoritmii genetici sunt consideraţi de specialişti o aplicaţie a inteligenţei artificiale.
Ca şi aplicaţii practice, algoritmii genetici sunt cel mai adesea utilizaţi īn rezolvarea problemelor de optimizare, planificare ori căutare. Condiţia esenţială pentru succesul unei aplicaţii cu agenţi inteligenţi este ca problema de rezolvat să nu ceară obţinerea soluţiei optime, ci să fie suficientă şi o soluţie apropiată de optim.
[modifică] Legături externe
* en Poli, R., Langdon, W. B., McPhee, N. F. (2008), A Field Guide to Genetic Programming, freely available via Lulu.com
* en Genetic Algorithms in Ruby
* en
* en
Sursa : Wikipedia
|
|
| pus acum 17 ani |
|