차례:
정의-진화 알고리즘은 무엇을 의미합니까?
진화 알고리즘은 인공 지능에서 진화 계산의 구성 요소로 간주됩니다. 진화 알고리즘은 모집단 세트의 최소 적합 멤버가 제거되는 선택 프로세스를 통해 기능하는 반면, 적합 멤버는 생존하고 더 나은 솔루션이 결정될 때까지 계속됩니다. 다시 말해, 진화 알고리즘은 복잡한 문제를 해결하기 위해 생물학적 과정을 모방 한 컴퓨터 응용 프로그램입니다. 시간이 지남에 따라 성공적인 회원은 문제에 대한 최적화 된 솔루션을 제시하도록 발전합니다.
Techopedia는 진화 알고리즘을 설명합니다
진화 알고리즘은 선택, 재생산 및 돌연변이와 같은 생물학 개념을 사용합니다. 진화 알고리즘에는 세 가지 기본 유형이 있습니다.
- 유전자 알고리즘
- 진화 적 프로그래밍
- 진화 전략
기존의 최적화 기법과 달리 진화 알고리즘은 랜덤 샘플링에 의존합니다. 진화 알고리즘에는 하나의 최상의 솔루션을 유지하려고하는 기존의 방법과 달리 후보 솔루션이 있습니다. 진화 알고리즘과 관련된 두 가지 전제 조건이 있습니다.
- 후보 솔루션을 문제로 인코딩해야합니다.
- 운동 함수는 1에서 100 사이의 점수를 반환해야 진화 알고리즘이 문제에 더 잘 적용될 수 있습니다.
진화 알고리즘과 관련하여 많은 이점이 있습니다. 가장 진화적인 알고리즘 개념은 복잡한 문제에도 적용 할 수 있기 때문에 가장 큰 장점 중 하나는 유연성 향상입니다. 대부분의 진화 알고리즘은 목표 목표를 달성하기에 적합합니다. 솔루션 집단으로 인해 알고리즘이 특정 솔루션에 고정되는 것을 방지하므로 진화 알고리즘으로 더 나은 최적화가 가능합니다.
진화 알고리즘과 관련된 몇 가지 단점이 있습니다. 우선, 진화 알고리즘에 의해 제공되는 솔루션은 다른 알려진 솔루션과 비교하여 더 낫습니다. 따라서 알고리즘은 솔루션이 완전히 최적임을 증명할 수 없으며 다른 결과와 비교하여 최적이라는 것을 증명할 수 있습니다.
