Генетические алгоритмы, эволюционные алгоритмы

Опубликовано исследование "Модификация квантово-инспирированного генетического алгоритма численной оптимизации с использованием кудита в условиях имитации квантовой декогеренции" за авторством Масленникова В.В. и Демидовой Л.А. в научном журнале "Computational Nanotechnology".

Метаэвристические решения Задачи Коммивояжёра

В данной статье рассматриваем и реализуем на Python различные подходы (GA, ACO, SA) к решению задачи коммивояжёра.

В данной статье рассматриваем и реализуем на Python различные подходы (GA, ACO, SA) к решению задачи коммивояжёра.

О задаче

Если еще не читали, прочитайте предыдущую статью.

В прошлый раз мы создали простой класс нейронной сети, сегодня же сделаем на ее основе эволюционный алгоритм. Сначала придумаем задачу: Нейросеть должна движением платформы удержать мяч.

Среда обучения

Может ли диплом бакалавра быть как магистерская диссертация? Конечно ?. С таким дипломом будет прощев магистратуре, да и часто - это просто интересно. Да и такие дипломы бывают, редко, но бывают.

А теперь к сути. омного пошаманив с нагрузкой у меня появились места на дипломные работы. Пока сколько мест не скажу ....

Вступление

Предложенный алгоритм - это очень ранний прототип рабочей версии. Суть публикации познакомить всех желающих с возможностями генетических алгоритмов в различных сферах бизнеса.

Постановка задачи

Машинное обучение в задачах механики, Р.В. Шамин

1 Машинное обучение в механике: обзор возможностей

2 Решение задач статики и кинематики с помощью метода имитации отжига

3 Генетические алгоритмы в задачах оптимального управления

4 Примеры использования генетических алгоритмов в задачах механики

В данном видео я рассказываю о задаче коммивояжера. Показываю, как ее решать «вручную», с помощью полного перебора маршрутов и вычисления их расстояний. Также я показываю, как решить данную задачу с помощью библиотеки python-tsp 0.2.1.

Задача коммивояжёра (или TSP от англ. Travelling salesman problem) — одна из самых известных задач комбинаторной оптимизации, заключающаяся в поиске самого выгодного маршрута, проходящего через указанные города хотя бы по одному разу с последующим возвратом в исходный город.

Разработчик при помощи генетических алгоритмов решил задачу рисования «Моны Лизы» с использованием 256 кругов. Исходники выложил здесь:

https://github.com/ahmedkhalf/Circle-Evolution

2. Общая схема генетического алгоритма

3. Программная реализация генетического алгоритма

4. Локальные и глобальные минимумы

5. Модификации генетического алгоритма

6. Эффективность генетических алгоритмов

Искусственный интеллект

1- Сеть Хопфилда
2- Гетероассоциативная память
3- Муравьиный алгоритм
4- Метод отжига
5- Генетический алгоритм
6- Генетический алгоритм. Размещение графа на линейке

Объяснение принципа работы генетических алгоритмов, которые используются для приближенного решения многих задач.

В качестве наглядного примера - второе видео.