еволюционен моделиране

1. Еволюционна моделиране

2. Модел на молекулярни генетични информационни системи

3. Използването на функционални проблеми оптимизация

4. Еволюционна моделиране като метод за изследване в компютърните науки

1.Evolyutsionnoe моделиране

Еволюционна моделиране 1) (инж. Еволюционна изчисление) използва знаците на теорията на Дарвин за изграждане на интелигентни системи (счетоводствата група методи, генетични алгоритми). И е част от една по-широка област на изкуствения интелект - изчислителния интелект.

2) посока на математическо моделиране, която съчетава еволюция компютърно моделиране техники, както и тясно свързан с източник на заем на идеи (теоретична биология, ако има такива) други територии в евристичен програмиране. Той включва двете части на генетични алгоритми, стратегии еволюция, еволюционна програмиране, изкуствени невронни мрежи, размита логика.

Еволюционна моделиране (EM) е един от най-бързо развиващите се райони на математическо моделиране, която съчетава компютърни техники за моделиране на еволюционни процеси в естествени (ЕС) и изкуствени системи, като например генетични алгоритми, стратегии еволюция, еволюционна програмиране и други евристични методи.

Основната трудност при използването на компютърни системи, основаващи се на принципите на еволюцията на природата и използването на тези системи в приложения, е, че природните системи са хаотични достатъчно и изследователи за действие са посока. Компютърът се използва като инструмент за решаване на конкретни проблеми, които потребителят формулира, като се фокусира върху най-бързо решение на минимална цена.

Естествени системи нямат такива цели или ограничения, във всеки случай, те не са очевидни. Обаче, биологичните системи имат свойства възпроизвеждане адаптация, самостоятелно корекция, стабилност, гъвкавост, както и много други, които са налични само фрагментарно в изкуствени системи.

2. Модел на молекулярни генетични информационни системи

Математика информация еволюция интелигентност

В началото на 70-те години на Нобеловия лауреат М. Айген постигна впечатляващ опит да конструира модели на появата на биосферните системи началото на Земята обработка на молекулярно-генетични информация. Най-известният от тях - един модел "квазивиодове", който описва една проста еволюция на полинуклеотидни (информация) последователности. модел "сортировъчни" След Айген през 1980 Новосибирск учени V.Ratnerom и V.Shaminym беше предложено.

В модела на квазивидове население счита постепенно информация еволюция последователности (вектор), чиито компоненти са малък брой дискретни стойности на усилването. Фитнес "индивиди" в модела се определя като функция вектор. На всеки етап, изборът на физически лица в населението на следващото поколение с вероятност, пропорционална на тяхната годност, както и физически лица мутации - случайни equiprobable вектори подмяна на компоненти.

Sizer Модел В най-простия случай, помисли система от три вида: макромолекули полинуклеотид шаблон и превод и репликация ензими, кодиран от тази матрица.

Sizer достатъчни за самостоятелно възпроизвеждане. Sizer верига включително допълнителни ензими, кодирани от полинуклеотид Sizer матрица може да осигури всички свойства, като слят регулиращи собственост на определени ензими и адаптиране към промените в околната среда.

3. Използването на функционални проблеми оптимизация

EV-често се използват за организиране на търсенето стохастичен, особено в случая на мултимодални задачи при детерминирани методи за оптимизация и по-прости методи стохастични не ни позволяват да проучи поведението на целевата функция е областта на местните Оптима. ИЗ методи не гарантират намирането на глобален оптимум в полином време.

Практически интерес към тях се дължи на факта, че тези методи са, на практика, дават възможност да се намери добър (или "достатъчно добри") решения много трудни проблеми при търсене в по-малко време, отколкото други често използвани в тези случаи, методите.

Типично ограничение на използването им е необходимо (за вземане на добри решения) многократно изчисляване на целевата функция (от "многократно" обикновено се отнася до редица от стотици милиони).

Въпреки това, техники EV оказаха недостатъчно ефективни, за решаване на редица реални дизайн инженерство, планиране, маршрутизация и разпределение, управление на портфейл от ценни книжа, търсене на оптимални енергийни състояния на химическата и молекулярни структури, както и в много други области, което позволява на подходящ набор от мнения, изявления , обема и структурата на населението и така нататък. г.

4. Еволюционна моделиране като метод за изследване в компютърните науки

Тъй като еволюцията, както изглежда, и е в основата на механизъм за обработка на информация в природните системи, учените се опитват да изградят теоретични и компютърни модели, които наистина обяснява принципа на действие на този механизъм. За проучвания на тази тенденция е характерна разбиране, че моделът трябва да включва не само раждането и смъртта на населението, но нещо по средата. Следните понятия са включени по-често.

Swarm интелигентност (инж. Рояк интелигентност) описва колективното поведение на децентрализирано самоорганизираща се система. Смятан в теорията на изкуствения интелект като метод за оптимизация.

Терминът е въведен от Gerardo Beni и Ван Jing през 1989 г., в контекста на системата на клетъчни роботи. Swarm разузнаване системи обикновено се състоят от множество средства (Агент-система) локално и взаимодействащи с околната среда. самите агенти обикновено са доста прости, но всички заедно, локално взаимодействащи, създаване на така наречения рояк интелигентността. Един пример в природата може да служи като колония от мравки, пчели рояк, ято птици, риба ...

Колективен интелект - термин, който се появи в средата на 1980-те години в социологията в изследването на колективен процес на вземане на решения. Изследователи от NJIT определени колективна интелигентност и способността на групи, за да се намерят решения на проблемите, по-ефективен от най-доброто индивидуално решение в тази група.

Социологическа посока - от човешкото общество е реалното, също се поддава добре на надзор и zadokumentirovnny (за разлика от човешкия мозък), инструменти за обработка на информация, социологически метафори и алюзии присъстват в творбите на кибернетиката и свързаните с тях области, тъй като тяхното възникване.

Ако интелигентността на рояк е насочена към получаване на комплексно поведение в система от прости елементи, този подход, за разлика, разглежда изграждането на прости и специални съоръжения въз основа на комплексна и универсална ". Държавата глупаво, отколкото повечето от неговите членове"

За тази област се характеризира с желанието да се даде социологически определения концепция от областта на компютърните науки. Понякога елита се определя като носител на определен конкретен модел на реалния свят, и основа (т.е. хората) играе ролята на арбитър между елитите.

В еволюционен процес е генерирането и унищожаването на елит. Основа не е в състояние да разбере същността на идеи и модели, представляващи елитите, и не си е поставил такава задача. Въпреки това, именно заради своята неангажираност запазва способността да изчистите емоционална оценка, той ви позволява лесно да се разграничат харизматичен елит от гниене, опитвайки се да запази привилегиите си, знаейки, че тяхната идея или модел не е била потвърдена.

Списък на използваните литературни източници

3. Изследване на операциите ES Vennttsel София 1972.

Поставен Allbest.ru