Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 248 стр.

248

Конкретное представление знаний зависит от решаемой задачи.

Таким образом, можно утверждать, что стандартный эволюци-

онный алгоритм не использует каких-либо дополнительных зна-

ний для управления процессом поиска решения. Между тем такие

знания могут ускорить поиск и направить его в желаемое русло.

Эволюционные вычисления основаны на принципах биологи-

ческого наследования, которые занимают большие промежутки

времени. Процессы культурных изменений протекают намного

быстрее. Сочетание микроэволюции на уровне популяции и куль-

работки популяционных метаэвристик далеко не исчерпан, новые

методы регулярно предлагаются для обсуждения. Известные мето-

ды существуют также в виде множества вариантов и модификаций.

2. Проблема сравнения различных метаэвристик по их эффек-

тивности достаточно сложна, поскольку каждый алгоритм чув-

ствителен к выбору параметров, и большое значение имеет перво-

начальное случайное распределение элементов популяции.

3. Наиболее перспективным представляется использование мета-

метаэвристических алгоритмов (таких, как культурологический

алгоритм), накапливающих знания о процессе поиска решения.

ции?

4. Чем метаэвристические методы глобальной оптимизации от-

личаются от эвристических?

5. Каковы два класса метаэвристических методов оптимизации?

6. В чем заключается предметная независимость методов гло-

бальной оптимизации?

7. Какие параметры нейронной сети требуется оптимизировать

с помощью процедур глобального поиска?