Contenuto
- Definizione - Cosa significa algoritmo evolutivo?
- Un'introduzione a Microsoft Azure e Microsoft Cloud | In questa guida imparerai cos'è il cloud computing e in che modo Microsoft Azure può aiutarti a migrare e gestire la tua azienda dal cloud.
- Techopedia spiega l'algoritmo evolutivo
Definizione - Cosa significa algoritmo evolutivo?
Un algoritmo evolutivo è considerato un componente del calcolo evolutivo nell'intelligenza artificiale. Un algoritmo evolutivo funziona attraverso il processo di selezione in cui vengono eliminati i membri meno adatti dell'insieme della popolazione, mentre i membri adatti possono sopravvivere e continuare fino a quando non vengono determinate soluzioni migliori. In altre parole, gli algoritmi evolutivi sono applicazioni informatiche che imitano i processi biologici al fine di risolvere problemi complessi. Nel tempo, i membri di successo si evolvono per presentare la soluzione ottimizzata al problema.
Un'introduzione a Microsoft Azure e Microsoft Cloud | In questa guida imparerai cos'è il cloud computing e in che modo Microsoft Azure può aiutarti a migrare e gestire la tua azienda dal cloud.
Techopedia spiega l'algoritmo evolutivo
Gli algoritmi evolutivi fanno uso di concetti in biologia come selezione, riproduzione e mutazione. Esistono tre tipi base di algoritmi evolutivi, vale a dire:
- Algoritmi genetici
- Programmazione evolutiva
- Strategie evolutive
A differenza delle tradizionali tecniche di ottimizzazione, gli algoritmi evolutivi dipendono dal campionamento casuale. Un algoritmo evolutivo ha una popolazione di soluzioni candidate, a differenza dei metodi classici, che cercano di mantenere un'unica soluzione migliore. Esistono due prerequisiti associati agli algoritmi evolutivi:
- Le soluzioni candidate devono essere codificate per il problema.
- Una funzione di fitness deve restituire un punteggio compreso tra 1 e 100 in modo che gli algoritmi evolutivi possano essere meglio applicati ai problemi.
Ci sono molti benefici associati agli algoritmi evolutivi. Uno dei maggiori vantaggi sta nei guadagni di flessibilità, poiché la maggior parte dei concetti di algoritmo evolutivo sono adattabili anche a problemi complessi. La maggior parte degli algoritmi evolutivi sono adatti a raggiungere anche l'obiettivo obiettivo. Una migliore ottimizzazione è possibile con gli algoritmi evolutivi, poiché la popolazione di soluzioni impedisce che l'algoritmo venga bloccato in una particolare soluzione.
Ci sono alcuni svantaggi associati agli algoritmi evolutivi. Per uno, la soluzione fornita da un algoritmo evolutivo è solo migliore rispetto ad altre soluzioni conosciute. Pertanto, l'algoritmo non può dimostrare che nessuna soluzione sia totalmente ottimale, solo che sia ottimale rispetto agli altri risultati.