Применения элементов искусственного интеллекта на транспорте и в логистике. Вадим Николаевич Шмаль

целевого состояния. Генетический алгоритм использует вероятность перехода, чтобы найти оптимальное решение, и использует небольшое количество новых мутаций каждый раз, когда поколение завершается. Таким образом, большинство мутаций являются случайными (или квазислучайными) и поэтому могут игнорироваться генетическим алгоритмом для проверки поведения или принятия решений. Однако, если алгоритм может быть использован для решения задачи оптимизации, то можно использовать этот факт для реализации шага мутации.

      Вероятности перехода определяют параметры алгоритма и имеют решающее значение для определения устойчивого решения. В качестве простого примера, если бы было нестабильное решение, но можно было бы пройти только через определенные состояния, тогда алгоритм поиска решения мог бы столкнуться с проблемами, поскольку механизм мутаций будет способствовать изменению направления движения алгоритма. Другими словами, проблема перехода из одного стабильного состояния в другое будет решена путем изменения текущего состояния.

      Другой пример может заключаться в том, что существует два состояния, «холодное» и «горячее», и что для перехода между этими двумя состояниями требуется определенное время. Чтобы перейти из одного состояния в другое за определенное время, алгоритм может использовать функцию мутации для переключения между холодным и горячим состояниями. Таким образом, мутации оптимизируют доступное пространство.

      Генетические алгоритмы не требуют сложных вычислительных ресурсов или детального управления сетевой архитектурой. Например, генетический алгоритм может быть адаптирован для использования обычного компьютера, если вычислительные ресурсы (память и вычислительная мощность) были ограничены, например, для простоты в некоторых сценариях. Однако, когда генетические алгоритмы ограничены ограничениями ресурсов, они могут рассчитывать только вероятности, что приводит к плохим результатам и непредсказуемому поведению.

      Гибридные генетические алгоритмы комбинируют последовательный генетический алгоритм с динамическим генетическим алгоритмом случайным или вероятностным образом. Гибридные генетические алгоритмы повышают эффективность двух методов, сочетая их преимущества, сохраняя при этом важные аспекты обоих методов. Они не требуют глубокого понимания обоих механизмов, а в некоторых случаях даже не требуют специальных знаний в области генетических алгоритмов. Есть много общих генетических алгоритмов, которые были реализованы для разных типов задач. Некоторые известные варианты использования этих алгоритмов включают извлечение фотографий с геотегами из социальных сетей, прогнозирование трафика, распознавание изображений в поисковых системах, генетическое сопоставление между донорами и получателями стволовых клеток и оценку общественных услуг.

      Вероятностная мутация – это мутация,