NộI Dung
- Định nghĩa - Thuật toán tiến hóa có nghĩa là gì?
- Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.
- Techopedia giải thích thuật toán tiến hóa
Định nghĩa - Thuật toán tiến hóa có nghĩa là gì?
Một thuật toán tiến hóa được coi là một thành phần của tính toán tiến hóa trong trí tuệ nhân tạo. Một thuật toán tiến hóa hoạt động thông qua quá trình lựa chọn trong đó các thành viên ít phù hợp nhất trong tập hợp dân số bị loại bỏ, trong khi các thành viên phù hợp được phép tồn tại và tiếp tục cho đến khi các giải pháp tốt hơn được xác định. Nói cách khác, thuật toán tiến hóa là các ứng dụng máy tính bắt chước các quá trình sinh học để giải quyết các vấn đề phức tạp. Theo thời gian, các thành viên thành công phát triển để trình bày giải pháp tối ưu hóa cho vấn đề.
Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.
Techopedia giải thích thuật toán tiến hóa
Các thuật toán tiến hóa sử dụng các khái niệm trong sinh học như chọn lọc, sinh sản và đột biến. Có ba loại thuật toán tiến hóa cơ bản, đó là:
- Thuật toán di truyền
- Lập trình tiến hóa
- Chiến lược tiến hóa
Không giống như các kỹ thuật tối ưu hóa truyền thống, các thuật toán tiến hóa phụ thuộc vào lấy mẫu ngẫu nhiên. Một thuật toán tiến hóa có một quần thể các giải pháp ứng cử viên, không giống như các phương pháp cổ điển, cố gắng duy trì một giải pháp tốt nhất. Có hai điều kiện tiên quyết liên quan đến các thuật toán tiến hóa:
- Các giải pháp ứng cử viên cần được mã hóa cho vấn đề.
- Một hàm tập thể dục cần trả về điểm từ 1 đến 100 để các thuật toán tiến hóa có thể được áp dụng tốt hơn cho các vấn đề.
Có nhiều lợi ích liên quan đến các thuật toán tiến hóa. Một trong những lợi thế lớn nhất là lợi ích linh hoạt, vì hầu hết các khái niệm thuật toán tiến hóa đều có thể thích ứng với các vấn đề thậm chí phức tạp. Hầu hết các thuật toán tiến hóa là phù hợp để đáp ứng mục tiêu là tốt. Tối ưu hóa tốt hơn là có thể với các thuật toán tiến hóa, vì dân số của các giải pháp ngăn chặn thuật toán bị khóa trong một giải pháp cụ thể.
Có một vài nhược điểm liên quan đến các thuật toán tiến hóa. Đối với một, giải pháp được cung cấp bởi một thuật toán tiến hóa chỉ tốt hơn trong khi so với các giải pháp đã biết khác. Như vậy, thuật toán không thể chứng minh rằng bất kỳ giải pháp nào là hoàn toàn tối ưu, chỉ có điều nó là tối ưu so với các kết quả khác.