การปลดล็อกพลังแห่งการแทรกแซง: คู่มือการรวมอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการเข้ากับเทคนิคการปรับให้เหมาะสมอื่น ๆ
การแทรกแซงหมายถึงกระบวนการบูรณาการอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการเข้ากับเทคนิคการปรับให้เหมาะสมอื่นๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องหรือวิธีการปรับให้เหมาะสมแบบคลาสสิก เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับตัว เป้าหมายของการแทรกแซงคือการใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของแนวทางการหาค่าเหมาะที่สุดที่แตกต่างกันเพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งยากต่อการจัดการโดยใช้วิธีเดียวเพียงอย่างเดียว
มีหลายวิธีในการรวมอัลกอริธึมเชิงวิวัฒนาการเข้ากับเทคนิคการหาค่าเหมาะที่สุดอื่น ๆ รวมถึง:
1 การผสมข้ามพันธุ์: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการรวมอัลกอริธึมเชิงวิวัฒนาการเข้ากับวิธีการปรับให้เหมาะสมอื่น ๆ เช่น การไล่ระดับสีลงหรือการเขียนโปรแกรมเชิงเส้น เพื่อสร้างอัลกอริธึมไฮบริดที่ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้งสองวิธี
2 วิวัฒนาการร่วม: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริธึมวิวัฒนาการหลายตัวพร้อมกันเพื่อแก้ปัญหาด้านต่างๆ และปล่อยให้พวกมันพัฒนาร่วมกันเมื่อเวลาผ่านไป
3 โครงข่ายประสาทเทียมเชิงวิวัฒนาการ: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริธึมเชิงวิวัฒนาการเพื่อฝึกโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านอื่น ๆ ของปัญหาได้ การเพิ่มประสิทธิภาพหลายวัตถุประสงค์เชิงวิวัฒนาการ: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริธึมเชิงวิวัฒนาการเพื่อปรับวัตถุประสงค์หลาย ๆ อย่างให้เหมาะสมพร้อมกัน และใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้ส่วนหน้าของ Pareto ของโซลูชันที่ดีที่สุด
Intervolution มีการใช้งานที่มีศักยภาพมากมายในสาขาต่างๆ เช่น การออกแบบทางวิศวกรรม การจัดตารางเวลา การจัดสรรทรัพยากร และเครื่องจักร การเรียนรู้. อย่างไรก็ตาม การวิจัยดังกล่าวยังคงเป็นงานวิจัยที่เกิดขึ้นใหม่ และมีความท้าทายมากมายที่ต้องเอาชนะก่อนที่จะสามารถนำไปใช้อย่างกว้างขวางในทางปฏิบัติ
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
