Кратки лекции по изкуствен интелект


Категория на документа: Други



Принципи за получаване на следващи състояния - селекция, кръстосване, мутация;

Процес на ГА:
- старт - популация от n- хромозоми ;
- жизнеспособност на f(x) ;
- нова популация
* селекция - 2 хромозома
* кръстосване - формиране на ново поколение
* мутация - мутира новото поколение за някое място в хромозомата
* приемане - поставяне на новото поколение в новата популация
- заместване - новата популация се използва за алгоритми
- проверка - спиране при удовлетворяване на крайните условия

Видове кръстосване :
- в единична точка
10001011 - 11011111 - 10001111

Родител1 Родител2 Наследник

- в две точки
10001011 - 11011111 - 10011111

- Аритметично (логическо "И")
10100101 - 11101111 - 10100101

- еднородно
10001011 - 11001111 - 10001111

Характерни приложения на ГА :
- оптимизационни задачи
- задачи за удовлетворяване на ограничения
- самообучение на невронни мрежи
- генетично програмиране

т. 10

Несигурни знания :

- Всяко съждение е истина или лъжа
- Правилата са истинни съждения
- Получените заключения са верни
- Всички предпоставки са истинни

- Ограничения на класическата логика ( Ако едно условие е вярно, то следва, че и другото е вярно)

Х-ки за несигурност :
- неточни, неясни, непълни, неопределени;

Източници на несигурност :
- Ограничения на сензорната или изпълнителната система на агента;



Сподели линка с приятел:





Яндекс.Метрика
Кратки лекции по изкуствен интелект 9 out of 10 based on 2 ratings. 2 user reviews.