algoritma strategi evolusi
Evolution Strategies (ES) ialah algoritma pengoptimuman berdasarkan idea evolusi dalam alam semula jadi, digunakan untuk mengoptimumkan fungsi matematik melalui carian berulang. Ia pertama kali dicadangkan oleh sarjana Jerman Rechenberg dan Schwefel pada tahun 1960-an. Algoritma ini menganggap pengoptimuman fungsi sebagai proses mencari penyelesaian optimum dalam ruang parameter. Ia secara rawak memilih beberapa penyelesaian dan menjana penyelesaian baharu melalui mutasi dan operasi pemilihan. Tidak seperti algoritma evolusi yang lain, algoritma strategi evolusi tidak menggunakan operasi silang. Melalui lelaran berulang, algoritma strategi evolusi secara beransur-ansur boleh mengoptimumkan kualiti penyelesaian sehingga penyelesaian optimum ditemui. Ia mempunyai kelebihan tertentu dalam menyelesaikan masalah kompleks, pengoptimuman dimensi tinggi dan situasi tanpa maklumat kecerunan. Algoritma strategi evolusi digunakan secara meluas dalam masalah pengoptimuman, terutamanya dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.
Proses asas algoritma strategi evolusi adalah seperti berikut:
Permulaan: Memulakan beberapa penyelesaian secara rawak sebagai populasi awal.
Mutasi: Lakukan operasi mutasi pada setiap penyelesaian untuk menjana penyelesaian baharu.
Pemilihan: Pilih penyelesaian baharu berdasarkan fungsi kecergasan dan pilih penyelesaian dengan kecergasan tinggi sebagai populasi generasi akan datang.
Penamatan penghakiman: Jika syarat penamatan pratetap tercapai, algoritma akan tamat jika tidak, kembali ke langkah 2.
Keputusan output: Pilih individu yang mempunyai kecergasan terbaik sebagai model terakhir untuk meramal data dalam set ujian.
Idea utama algoritma strategi evolusi ialah memilih beberapa penyelesaian secara rawak dan menjana penyelesaian baharu melalui operasi mutasi dan pemilihan untuk mengelak daripada jatuh ke dalam penyelesaian optimum tempatan. Dalam operasi mutasi, algoritma strategi evolusi sering menggunakan pengedaran Gaussian atau pengedaran seragam untuk menjana penyelesaian baharu. Dalam operasi pemilihan, algoritma strategi evolusi biasanya menggunakan pemilihan semula jadi atau pemilihan kejohanan untuk memilih penyelesaian dengan kecergasan yang tinggi. Dengan cara ini, algoritma strategi evolusi lebih mampu mencari ruang penyelesaian untuk mencari penyelesaian yang lebih baik. Algoritma ini mempunyai prospek aplikasi yang baik dalam masalah pengoptimuman.
Kebaikan dan Kelemahan Algoritma Strategi Evolusi
Algoritma strategi evolusi ialah algoritma pengoptimuman berdasarkan pemilihan semula jadi dan idea evolusi Ia menjana penyelesaian baharu melalui operasi mutasi dan pemilihan serta menghampiri penyelesaian optimum secara beransur-ansur. Kelebihan utamanya ialah: ia boleh digunakan secara meluas, tidak mempunyai keperluan pada struktur masalah, boleh menangani masalah berdimensi tinggi, boleh menangani masalah bukan linear, dan boleh mengatasi penyelesaian optimum tempatan, dsb.
Tiada operasi silang diperlukan: Berbanding dengan algoritma evolusi lain, algoritma ES tidak memerlukan penggunaan operasi silang, yang memudahkan proses pelaksanaan algoritma dan boleh mengelakkan kesan buruk operasi silang.
Mempunyai keupayaan carian global yang kukuh: Algoritma ES boleh menjalankan carian global dan mencari penyelesaian optimum global, yang sesuai untuk masalah pengoptimuman yang kompleks.
Boleh mengendalikan data berdimensi tinggi, bukan linear dan bising: Algoritma ES boleh mengendalikan data berdimensi tinggi, bukan linear dan bising serta mempunyai kebolehsuaian yang kuat.
Boleh menyesuaikan arah carian secara adaptif: Algoritma ES boleh menyesuaikan arah carian secara adaptif untuk mengelak daripada jatuh ke dalam penyelesaian optimum tempatan dan meningkatkan kecekapan carian algoritma.
Sesuai untuk pengkomputeran selari: Algoritma ES sesuai untuk pengkomputeran selari, dan boleh menggunakan CPU atau GPU berbilang teras untuk pengkomputeran selari untuk meningkatkan kecekapan pengkomputeran.
Algoritma ES juga mempunyai beberapa kekurangan dan kekurangan:
Untuk masalah pengoptimuman yang kompleks, algoritma ES memerlukan sejumlah besar sumber dan masa pengkomputeran, yang mungkin membawa kepada kerumitan pengiraan yang berlebihan.
Pelarasan varians untuk operasi mutasi memerlukan pengalaman dan kemahiran yang baik, jika tidak, ia akan menjejaskan kecekapan carian dan kestabilan algoritma.
Memilih strategi operasi juga memerlukan pengalaman dan kemahiran, jika tidak, algoritma mungkin menumpu terlalu perlahan atau terlalu cepat. Apakah jenis algoritma strategi evolusi? , dan sesuai untuk masalah pengoptimuman mudah.
Algoritma strategi evolusi dasar: Algoritma strategi evolusi strategi ialah penambahbaikan berdasarkan algoritma strategi evolusi asas Ia menggunakan pelbagai strategi mutasi dan strategi pemilihan, yang boleh menyesuaikan strategi optimum dan sesuai untuk masalah pengoptimuman yang kompleks.
Algoritma strategi evolusi bersama: Algoritma strategi evolusi bersama ialah algoritma pengoptimuman berbilang objektif yang menggunakan berbilang algoritma ES untuk mencari secara serentak bagi mendapatkan berbilang penyelesaian optimum.
Algoritma strategi evolusi berskala besar: Algoritma strategi evolusi berskala besar ialah algoritma ES yang sesuai untuk masalah pengoptimuman dimensi tinggi Ia menggunakan pengkomputeran teragih dan teknologi carian selari untuk menangani masalah pengoptimuman dimensi tinggi berskala besar.
Algoritma strategi evolusi penyesuaian matriks kovarian: Algoritma strategi evolusi penyesuaian matriks kovarian ialah algoritma ES yang dipertingkatkan yang menggunakan matriks kovarian untuk menyesuaikan arah dan saiz operasi mutasi secara adaptif, dengan itu meningkatkan kecekapan carian algoritma.
Algoritma strategi evolusi yang dipertingkatkan: Algoritma strategi evolusi yang dipertingkatkan ialah sejenis algoritma yang dipertingkatkan berdasarkan algoritma ES, seperti algoritma strategi evolusi berbilang strategi yang dipertingkatkan, algoritma strategi evolusi bersama yang dipertingkatkan, dsb., yang memperkenalkan strategi Baharu .
Aplikasi algoritma strategi evolusi
Algoritma strategi evolusi digunakan terutamanya untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman dan digunakan secara meluas dalam bidang berikut:
Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam: Algoritma strategi evolusi boleh digunakan untuk masalah seperti penalaan hiperparameter, pengoptimuman struktur rangkaian saraf dan pemilihan ciri dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.
Reka bentuk dan pengoptimuman kejuruteraan: Algoritma strategi evolusi boleh digunakan untuk pelbagai reka bentuk kejuruteraan dan masalah pengoptimuman, seperti pengoptimuman struktur, reka bentuk pesawat, kawalan robot, dsb.
Masalah pengoptimuman kombinatorial: Algoritma strategi evolusi boleh digunakan untuk pelbagai masalah pengoptimuman gabungan, seperti masalah jurujual perjalanan, masalah ransel, dsb.
Kewangan dan pelaburan: Algoritma strategi evolusi boleh digunakan untuk pengoptimuman strategi pelaburan, kawalan risiko dan isu lain dalam bidang kewangan.
Biologi dan Perubatan: Algoritma strategi evolusi boleh digunakan untuk penyelidikan evolusi dan genetik, reka bentuk ubat, diagnosis penyakit dan isu lain dalam bidang biologi dan perubatan.
Tenaga dan Persekitaran: Algoritma strategi evolusi boleh digunakan untuk masalah pengoptimuman dalam bidang tenaga dan persekitaran, seperti penjadualan tenaga, pemantauan alam sekitar, dsb.
Ringkasnya, algoritma strategi evolusi mempunyai pelbagai aplikasi, telah mencapai keputusan yang baik dalam masalah praktikal, dan telah menjadi alat yang berkesan untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman yang kompleks.
Atas ialah kandungan terperinci algoritma strategi evolusi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1378
52
15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen
Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model
Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru
Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini
Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
