¿Qué es el algoritmo de colonia de hormigas, el algoritmo de red neuronal y el algoritmo genético?
El algoritmo de colonia de hormigas, también conocido como algoritmo de hormigas, es un algoritmo probabilístico que se utiliza para encontrar rutas optimizadas en gráficos. Fue propuesto por Marco Dorigo en su tesis doctoral en 1992 y se inspiró en el comportamiento de las hormigas al encontrar caminos durante su búsqueda de alimento. El algoritmo de colonia de hormigas es un algoritmo evolutivo simulado. La investigación preliminar muestra que el algoritmo tiene muchas propiedades excelentes. Con el objetivo de abordar el problema del diseño de optimización de parámetros del controlador PID, los resultados del diseño del algoritmo de colonia de hormigas se compararon con los resultados del diseño del algoritmo genético. Simulación numérica Los resultados muestran que el algoritmo de colonia de hormigas tiene la eficacia y el valor de aplicación de un nuevo método de optimización evolutiva simulada.
Red neuronal
La ciencia del pensamiento generalmente cree que el pensamiento del cerebro humano se divide en tres formas básicas: pensamiento abstracto (lógico), pensamiento de imagen (intuitivo) e inspiración (insight). pensamiento.
El pensamiento lógico se refiere al proceso de razonamiento basado en reglas lógicas; primero convierte la información en conceptos y los representa con símbolos, para luego realizar un razonamiento lógico en modo serial basado en operaciones simbólicas; escritas como instrucciones en serie para que la computadora las ejecute. Sin embargo, el pensamiento intuitivo es la síntesis de información almacenada distribuida, que da como resultado ideas o soluciones repentinas a problemas. Los puntos fundamentales de esta forma de pensar residen en los dos puntos siguientes: 1. La información se almacena en la red mediante la distribución de patrones de excitación en las neuronas; 2. El procesamiento de la información se completa mediante el proceso dinámico de interacciones simultáneas entre neuronas;
La red neuronal artificial es la segunda forma de simular el pensamiento humano. Se trata de un sistema dinámico no lineal caracterizado por el almacenamiento distribuido y el procesamiento colaborativo paralelo de la información. Aunque la estructura de una sola neurona es extremadamente simple y su función es limitada, los comportamientos que puede lograr un sistema de red compuesto por una gran cantidad de neuronas son extremadamente ricos y coloridos.
El contenido de la investigación de redes neuronales es bastante extenso y refleja las características de campos técnicos multidisciplinarios e interdisciplinarios. En la actualidad, los principales trabajos de investigación se centran en los siguientes aspectos:
(1) Investigación de prototipos biológicos. Estudiar las estructuras prototipo biológicas y los mecanismos funcionales de las células nerviosas, las redes neuronales y los sistemas nerviosos desde los aspectos de la fisiología, la psicología, la anatomía, las ciencias del cerebro, la patología y otras ciencias biológicas.
(2) Establecer un modelo teórico. A partir del estudio de prototipos biológicos se establecen modelos teóricos de neuronas y redes neuronales. Estos incluyen modelos conceptuales, modelos de conocimiento, modelos físicos y químicos, modelos matemáticos, etc.
(3) Investigación sobre modelos y algoritmos de redes. Construya modelos de redes neuronales específicos basados en la investigación de modelos teóricos para realizar simulaciones por computadora o prepararse para fabricar hardware, incluida la investigación de algoritmos de aprendizaje de redes. Este aspecto del trabajo también se denomina investigación de modelos tecnológicos.
(4) Sistema de aplicación de redes neuronales artificiales. A partir de la investigación sobre modelos y algoritmos de redes, las redes neuronales artificiales se utilizan para formar sistemas de aplicaciones prácticas, como completar determinadas funciones de procesamiento de señales o reconocimiento de patrones, construir sistemas expertos, fabricar robots, etc.
A lo largo de la historia del desarrollo de la ciencia y la tecnología emergentes contemporáneas, la humanidad ha experimentado un camino lleno de baches en el proceso de conquista del espacio, las partículas elementales, el origen de la vida y otros campos científicos y tecnológicos. También veremos que la investigación que explora las funciones del cerebro humano y las redes neuronales avanzará cada día que pase a medida que se superen muchas dificultades.
El algoritmo genético es un modelo computacional del proceso de evolución biológica que simula la selección natural y los mecanismos genéticos de la teoría de la evolución biológica de Darwin. Es un método de búsqueda de soluciones óptimas mediante la simulación del proceso de evolución natural. Fue desarrollado originalmente por el profesor J. Holland de la Universidad Americana de la Universidad y lo propuso por primera vez en 1975 y publicó la influyente monografía "Adaptación en sistemas naturales y artificiales". El nombre GA se hizo conocido gradualmente. Holland suele ser un algoritmo genético simple (SGA).