#эволюционное_моделирование — Public Fediverse posts

Как управлять эволюционным поиском? На примере конечных автоматов

Есть задачи, в которых мы понимаем, чего нужно добиться, но не можем описать путь к цели. И когда способ достижения цели либо слишком сложен, либо совсем неизвестен, решение находится в процессе проб и улучшений. Так работает эволюция. У нее нет конкретного плана по дизайну организма, но есть цель: существо должно быть достаточно приспособленным к среде, чтобы выжить. А люди для решения такого рода задач придумали эволюционные алгоритмы. С помощью них можно генерировать разные варианты, тестировать их в одинаковых условиях и оставлять те, что становятся лучше по выбранным критериям. Один из способов понять как возникает сложность — это попробовать создать ее самому. Поэтому мы поговорим об эволюционных алгоритмах на примере созданной модели GUCA (Graph Unfolding Cellular Automata). Ее можно запустить на компьютере, чтобы проверять гипотезы и находить закономерности: какие изменения приводят к прогрессу, какие — к стагнации, а какие — к эффектным, но бессмысленным решениям. Мы расскажем про процесс экспериментов с эволюционными алгоритмами: как формулировать цель через оценку и как использовать найденные трюки, чтобы научить компьютер решать подобные задачи быстрее. Github Сайт-песочница YouTube Дисклеймер: Мы не биологи, и эволюционная метафора для нас — удобный язык для разговора об оптимизации и поиске, поэтому термины из биологии могут использоваться неточно.

https://habr.com/ru/articles/1035788/

#генетические_алгоритмы #эволюционные_алгоритмы #эволюционное_моделирование #графы #алгоритмы

Как управлять эволюционным поиском? На примере конечных автоматов

Есть задачи, в которых мы понимаем, чего нужно добиться, но не можем описать путь к цели. И когда способ достижения цели либо слишком сложен, либо совсем неизвестен, решение находится в процессе проб и улучшений. Так работает эволюция. У нее нет конкретного плана по дизайну организма, но есть цель: существо должно быть достаточно приспособленным к среде, чтобы выжить. А люди для решения такого рода задач придумали эволюционные алгоритмы. С помощью них можно генерировать разные варианты, тестировать их в одинаковых условиях и оставлять те, что становятся лучше по выбранным критериям. Один из способов понять как возникает сложность — это попробовать создать ее самому. Поэтому мы поговорим об эволюционных алгоритмах на примере созданной модели GUCA (Graph Unfolding Cellular Automata). Ее можно запустить на компьютере, чтобы проверять гипотезы и находить закономерности: какие изменения приводят к прогрессу, какие — к стагнации, а какие — к эффектным, но бессмысленным решениям. Мы расскажем про процесс экспериментов с эволюционными алгоритмами: как формулировать цель через оценку и как использовать найденные трюки, чтобы научить компьютер решать подобные задачи быстрее. Github Сайт-песочница YouTube Дисклеймер: Мы не биологи, и эволюционная метафора для нас — удобный язык для разговора об оптимизации и поиске, поэтому термины из биологии могут использоваться неточно.

https://habr.com/ru/articles/1035788/

#генетические_алгоритмы #эволюционные_алгоритмы #эволюционное_моделирование #графы #алгоритмы

Как управлять эволюционным поиском? На примере конечных автоматов

Есть задачи, в которых мы понимаем, чего нужно добиться, но не можем описать путь к цели. И когда способ достижения цели либо слишком сложен, либо совсем неизвестен, решение находится в процессе проб и улучшений. Так работает эволюция. У нее нет конкретного плана по дизайну организма, но есть цель: существо должно быть достаточно приспособленным к среде, чтобы выжить. А люди для решения такого рода задач придумали эволюционные алгоритмы. С помощью них можно генерировать разные варианты, тестировать их в одинаковых условиях и оставлять те, что становятся лучше по выбранным критериям. Один из способов понять как возникает сложность — это попробовать создать ее самому. Поэтому мы поговорим об эволюционных алгоритмах на примере созданной модели GUCA (Graph Unfolding Cellular Automata). Ее можно запустить на компьютере, чтобы проверять гипотезы и находить закономерности: какие изменения приводят к прогрессу, какие — к стагнации, а какие — к эффектным, но бессмысленным решениям. Мы расскажем про процесс экспериментов с эволюционными алгоритмами: как формулировать цель через оценку и как использовать найденные трюки, чтобы научить компьютер решать подобные задачи быстрее. Github Сайт-песочница YouTube Дисклеймер: Мы не биологи, и эволюционная метафора для нас — удобный язык для разговора об оптимизации и поиске, поэтому термины из биологии могут использоваться неточно.

https://habr.com/ru/articles/1035788/

#генетические_алгоритмы #эволюционные_алгоритмы #эволюционное_моделирование #графы #алгоритмы

Как управлять эволюционным поиском? На примере конечных автоматов

Есть задачи, в которых мы понимаем, чего нужно добиться, но не можем описать путь к цели. И когда способ достижения цели либо слишком сложен, либо совсем неизвестен, решение находится в процессе проб и улучшений. Так работает эволюция. У нее нет конкретного плана по дизайну организма, но есть цель: существо должно быть достаточно приспособленным к среде, чтобы выжить. А люди для решения такого рода задач придумали эволюционные алгоритмы. С помощью них можно генерировать разные варианты, тестировать их в одинаковых условиях и оставлять те, что становятся лучше по выбранным критериям. Один из способов понять как возникает сложность — это попробовать создать ее самому. Поэтому мы поговорим об эволюционных алгоритмах на примере созданной модели GUCA (Graph Unfolding Cellular Automata). Ее можно запустить на компьютере, чтобы проверять гипотезы и находить закономерности: какие изменения приводят к прогрессу, какие — к стагнации, а какие — к эффектным, но бессмысленным решениям. Мы расскажем про процесс экспериментов с эволюционными алгоритмами: как формулировать цель через оценку и как использовать найденные трюки, чтобы научить компьютер решать подобные задачи быстрее. Github Сайт-песочница YouTube Дисклеймер: Мы не биологи, и эволюционная метафора для нас — удобный язык для разговора об оптимизации и поиске, поэтому термины из биологии могут использоваться неточно.

https://habr.com/ru/articles/1035788/

#генетические_алгоритмы #эволюционные_алгоритмы #эволюционное_моделирование #графы #алгоритмы