Введение в эволюционное моделирование. Каширина И.Л. - 35 стр.

                                    35
       Также следует отметить, что часто при применении оператора скре-
щивания появляются интроны − ничего не делающие участки кода (напри-
мер, вычисляющие выражения вида: x:=x*1). На первый взгляд, время, кото-
рое ГП тратит на увеличение и развитие интронов, проходит впустую. С
другой стороны, интроны помогают сохранять от разрушения хорошие бло-
ки для будущих поколений, что повышает шансы на получение еще более
эффективных особей.
Мутация
      Оператор мутации случайно удаляет часть дерева и заменяет ее новым
деревом.




                          Рис. 47. Оператор мутации
                             Применение ГП
Классифицирующие системы (classifier systems) − очень интересное направ-
ление, изучающее вопросы создания самообучающихся машин. Один из его
создателей Дж. Холланд предложил для этих целей использовать когнитив-
ную систему, способную классифицировать состояние окружающей среды и
соответственно реагировать на это состояние. Что необходимо для построе-
ния такой системы? Очевидно, (1) −среда; (2) − рецепторы, которые будут
сообщать системе о том, что происходит; (3) −эффекторы, которые позволят
нашей системе манипулировать средой; и (4) − собственно система, "черный
ящик", кот рый имеет (2) и (3) и "живет" внутри (1). Такие системы часто на-
зывают «аниматами» (animal + robot = animat). Основная идея классифици-
рующих систем − начав с нулевого знания, используя случайно сгенериро-
ванную классифицирующую популяцию, позволить системе создать свою
программу с помощью индукции. Она приводит входной поток к некому
шаблону, который позволяет анимату классифицировать свое текущее со-
стояние/контекст и реагировать соответствующим образом.