Diskussion zum Artikel "Genetische Algorithmen - Mathematik"
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Neuer Artikel Genetische Algorithmen - Mathematik :
Genetische Algorithmen sind für die Lösung der Optimierungsaufgaben vorgesehen. Als Beispiel für eine solche Aufgabe, können wir das Lernen in Neuronet nehmen, das heißt, es werden solche Gewichtswerte ausgewählt, die den minimalen Fehler zulassen. Im Grunde des genetischen Algorithmus liegt ein Zufallssuchverfahren.
Der Hauptnachteil des Zufallssuchverfahrens ist das, dass es uns unbekannt ist, wie viel Zeit für die Lösung einer Aufgabe gebraucht wird. Um die erhebliche Zeitverschwendung zu vermeiden, werden in der Biologie entwickelte Methoden verwendet, und nämlich die Methoden, die durch die Studien der Entstehung der Arten und der Entwicklung programmiert wurden. Man weißt, dass nur die Stärksten während der Evolution überleben. Das führt dazu, dass die Population anpassungsfähiger wird, was ihr ermöglicht, in der dynamischen Umwelt besser zu überleben.
Das erste mal, ein solcher Algorithmus wurde in 1975 von John Holland in der Michigan Universität angeboten. Es wurde als «Hollands Reproduktive-Plan» genannt und jetzt sind fast alle Varianten des genetischen Algorithmus darauf basierend. Doch bevor wir den Pan besser betrachten, muss man begreifen, wie die Objekte von der Realität für die Anwendung in Genetischen Algorithmen kodiert werden können.
Autor: MetaQuotes Software Corp.