Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 4.2 - TS. Ngô Hữu Phúc
Số trang: 53
Loại file: pdf
Dung lượng: 2.69 MB
Lượt xem: 15
Lượt tải: 0
Xem trước 6 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Chương 14.2 giúp người học hiểu về "Các phương pháp tìm kiếm
có sử dụng thông tin". Nội dung trình bày cụ thể gồm có: Thuật toán Gen, các thành phần cơ bản của thuật toán gen, các khuyến cáo khi sử dụng thuật toán gen, ưu và nhược điểm của thuật toán gen.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 4.2 - TS. Ngô Hữu Phúc Nhập môn Trí tuệ nhân tạo Chương 4-2 Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin Biên soạn: TS Ngô Hữu Phúc Bộ môn Khoa học máy tính ĐT: 098 56 96 580 eMail: ngohuuphuc76@gmail.com 1 Chương 4-2: Giải thuật Gene Nội dung Thuật toán Gen Các thành phần cơ bản của thuật toán gen Các khuyến cáo khi sử dụng thuật toán gen Ưu và nhược điểm của thuật toán gen 2 Chương 4-2: Giải thuật Gene 10.4.1. Thuật Toán Gene (GAs) GAs (John Holland, 1975) mô phỏng tiến hóa tự nhiên (Darwinian Evolution) ở mức gen sử dụng tư tưởng của chọn lọc tự nhiên (survival of the fittest) Một cá thể (nhiễm sắc thể) (chromosome) mô tả một lời giải ứng viên của bài toán. Một tập các cá thể “alive”, gọi là quần thể (population) được tiến hóa từ thế hệ này tới thế hệ khác phụ thuộc vào sự thích nghi của các cá thể. Kỳ vọng (Hope): Thế hệ mới sinh ra sẽ chứa lời giải tốt của bài toán. 3 Chương 4-2: Giải thuật Gene 10.4.2. Mô tả thuật toán Gene Ban đầu, sinh ra thế hệ khởi tạo với quần thể
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 4.2 - TS. Ngô Hữu Phúc Nhập môn Trí tuệ nhân tạo Chương 4-2 Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin Biên soạn: TS Ngô Hữu Phúc Bộ môn Khoa học máy tính ĐT: 098 56 96 580 eMail: ngohuuphuc76@gmail.com 1 Chương 4-2: Giải thuật Gene Nội dung Thuật toán Gen Các thành phần cơ bản của thuật toán gen Các khuyến cáo khi sử dụng thuật toán gen Ưu và nhược điểm của thuật toán gen 2 Chương 4-2: Giải thuật Gene 10.4.1. Thuật Toán Gene (GAs) GAs (John Holland, 1975) mô phỏng tiến hóa tự nhiên (Darwinian Evolution) ở mức gen sử dụng tư tưởng của chọn lọc tự nhiên (survival of the fittest) Một cá thể (nhiễm sắc thể) (chromosome) mô tả một lời giải ứng viên của bài toán. Một tập các cá thể “alive”, gọi là quần thể (population) được tiến hóa từ thế hệ này tới thế hệ khác phụ thuộc vào sự thích nghi của các cá thể. Kỳ vọng (Hope): Thế hệ mới sinh ra sẽ chứa lời giải tốt của bài toán. 3 Chương 4-2: Giải thuật Gene 10.4.2. Mô tả thuật toán Gene Ban đầu, sinh ra thế hệ khởi tạo với quần thể
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Khoa học máy tính Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo Nhập môn trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo Phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin Thuật toán GenGợi ý tài liệu liên quan:
-
Tóm tắt Đồ án tốt nghiệp Khoa học máy tính: Xây dựng ứng dụng quản lý quán cà phê
15 trang 459 1 0 -
Đề cương chi tiết học phần Trí tuệ nhân tạo
12 trang 417 0 0 -
Đề thi kết thúc học phần học kì 2 môn Cơ sở dữ liệu năm 2019-2020 có đáp án - Trường ĐH Đồng Tháp
5 trang 371 6 0 -
32 trang 210 0 0
-
7 trang 210 0 0
-
Đồ án nghiên cứu khoa học: Ứng dụng công nghệ cảm biến IoT vào mô hình thủy canh
30 trang 199 0 0 -
54 trang 168 0 0
-
Kết quả bước đầu của ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phát hiện polyp đại tràng tại Việt Nam
10 trang 167 0 0 -
Xu hướng và tác động của cách mạng công nghiệp lần thứ tư đến môi trường thông tin số
9 trang 162 0 0 -
76 trang 154 2 0