Andere Kunden interessierten sich auch für
![WYKRYWANIE W¿AMA¿ PRZY U¿YCIU SELEKCJI CECH I HYBRYDYZACJI]( "WYKRYWANIE W¿AMA¿ PRZY U¿YCIU SELEKCJI CECH I HYBRYDYZACJI")
WYKRYWANIE W¿AMA¿ PRZY U¿YCIU SELEKCJI CECH I HYBRYDYZACJI26,99 €![Analiza sieci spo¿ecznych]( "Analiza sieci spo¿ecznych")
Analiza sieci spo¿ecznych26,99 €![Modeli i metody analiza i raspoznawaniq potokowogo wideo]( "Modeli i metody analiza i raspoznawaniq potokowogo wideo")
Modeli i metody analiza i raspoznawaniq potokowogo wideo36,99 €![Bibliometriq kak model' analiza dokumental'no-informacionnogo potoka]( "Bibliometriq kak model' analiza dokumental'no-informacionnogo potoka")
Bibliometriq kak model' analiza dokumental'no-informacionnogo potoka14,99 €![Trehmernaq GIS analiza i ocenki prirodnyh i tehnogennyh katastrof]( "Trehmernaq GIS analiza i ocenki prirodnyh i tehnogennyh katastrof")
Trehmernaq GIS analiza i ocenki prirodnyh i tehnogennyh katastrof32,99 €![SMO dlq analiza stohasticheskih processow i sistem]( "SMO dlq analiza stohasticheskih processow i sistem")
SMO dlq analiza stohasticheskih processow i sistem52,99 €![Nekotorye metody analiza poiskowyh zaprosow]( "Nekotorye metody analiza poiskowyh zaprosow")
Nekotorye metody analiza poiskowyh zaprosow39,99 €
Algorytmy genetyczne (GA) to szczególna klasa algorytmów ewolucyjnych (EA), która wykorzystuje techniki inspirowane biologi¿ ewolucyjn¿, takie jak dziedziczenie, mutacja, selekcja i krzy¿owanie. Algorytmy te opieraj¿ si¿ na zasadach doboru naturalnego i przetrwania najlepiej przystosowanych, jak stwierdzi¿ Karol Darwin w O powstawaniu gatunków. Näladuj¿c procesy doboru naturalnego i przetrwania najlepiej przystosowanych, algorytmy genetyczne s¿ w stanie znale¿¿ rozwi¿zania rzeczywistych problemów, je¿li zostäy one odpowiednio zakodowane. W niniejszej ksi¿¿ce omówiono podstawy algorytmów genetycznych obejmuj¿ce generowanie populacji, kodowanie, selekcj¿, krzy¿owanie, mutacj¿ i iteracje. Optymalizacja/maksymalizacja funkcji jest g¿ównym punktem dyskusji w tej pracy. Chodzi o implementacj¿ wybranej funkcji fitness przy u¿yciu ró¿nych technik selekcji stosowanych w algorytmie genetycznym i porównanie ich na podstawie warto¿ci fitness funkcji przy ró¿nej liczbie iteracji. Praca ta b¿dzie pomocna dla profesjonalistów i studentów/badaczy, którzy chc¿ uzyskä wgl¿d w zrozumienie i wdro¿enie procesu algorytmu genetycznego do rozwi¿zywania problemów optymalizacyjnych.