Здравствуй! Хотелось бы предложить вам простой прикладной урок по генетическим алгоритмам. Если вы неплохо знакомы и работаете с ними, то чтение его напрасная трата времени. Этот урок именно для тех, кто хочет начать из использовать, но не знает как. Предполагается, что вы уже знакомы со смыслом генетических алгоритмов, немного представляете как они работают.
Читать полностью »
Результат генерации первого поколения
Я не дизайнер. Но иногда приходится для каких-то своих проектов придумывать какой-то дизайн, чего я очень не люблю делать. Колдуя несколько часов в фотошопе в голову ничего интересного так и не приходит. Вроде сделаю какой-никакой макет, но чего-то не хватает. Что-то не то. Нужно вдохновение. Именно так и родилась идея сделать генератор визуальных интерфейсов, который служил бы источником вдохновения, подсказывал какие-нибудь формы и их положение. А потом в мою неспокойную голову пришла идея сделать генетический алгоритм, где в роли фитнесс-функции буду выступать я со своей субъективной оценкой. Забегая вперед скажу, что ничего особенного из этой идеи не вышло. Читать полностью »
Позвали прочитать открытую лекцию в алматинскую «Ракетную фирму». Ограничений в темах не было, поэтому я решил в очередной раз попробовать рассказать про эволюцию и генетические алгоритмы.
Почему верить в эволюцию – глупо, почему эволюция это не «всего лишь теория», где же все связующие звенья среди ископаемых, почему мы не происходили от обезьян и как работают генетические алгоритмы.
P.S. Лекция записывалась на камеру (полную версию в не очень хорошем качестве можно посмотреть здесьЧитать полностью »
Приветствую уважаемое читатели!
В данной статье я хотел бы рассказать о том как я решал транспортную задачу при помощи генетического алгоритма.
Википедия формулирует задачу следующим образом — задача об оптимальном плане перевозок однородного продукта из однородных пунктов наличия в однородные пункты потребления на однородных транспортных средствах (предопределённом количестве) со статичными данными и линеарном подходе.
Например – необходимо спланировать доставку бутылей воды по городу, известны потребности каждого заказчика, грузоподъёмность транспортных средств и расстояния между точками.
В рамках своей научной активности реализовал так называемый Федеративный Фильтр Калмана (Federated Kalman Filter). В этой статье рассказывается о том, что такое «Федеративный ФК», чем он отличается от обобщенного, а также описывается консольное приложение, реализующее данный фильтр и генетические алгоритмы для подбора параметров его математической модели. Приложение было реализовано с использованием TPL (Task Parallel Library), поэтому пост будет интересен не только специалистам по цифровой обработке сигналов.
Читать полностью »
На Хабре присутствует множество статей, посвященных эволюционным алгоритмам вообще и генетическим алгоритмам в частности. В таких статьях обычно более или менее подробно описывается общая структура и идеология генетического алгоритма, а затем приводится пример его использования. Каждый такой пример включает в себя какой-то выбранный автором вариант процедуры скрещивания особей, мутации и отбора, причем в большинстве случаев для каждой новой задачи приходится придумывать свой вариант этих процедур. Кстати, даже выбор представления элемента пространства решений вектором генов очень сильно влияет на качество получаемого алгоритма и по сути является искусством.
В то же время очень многие практические задачи легко сводятся к оптимизационной задаче на поиск минимума функции n вещественных переменных и для такого типового варианта хотелось бы иметь готовый надежный генетический алгоритм. Кстати, само по себе определение операторов скрещивания и мутации для векторов, состоящих из вещественных чисел, оказывается не совсем тривиальным, так что «изготовление» нового алгоритма для каждой такой задачи оказывается особенно трудоемким.
Под катом приводится краткое описание одного из самых известных генетических алгоритмов вещественной оптимизации — алгоритма дифференциальной эволюции (Differential Evolution, DE). Для сложных задач оптимизации функции n переменных этот алгоритм обладает настолько хорошими свойствами, что зачастую может рассматриваться как готовый «строительный блок» при решении многих задач идентификации и распознавания образов.
Давайте рассмотрим среду: в ней могут существовать частицы «еды» и агенты. С помощью сенсоров агенты могут получать информацию о среде. Если агент находится достаточно близко к частице пищи, то она считается «съеденной» и исчезает, а в тот же самый момент в случайном месте среды появляется новая частица еды. Задача группы агентов — собирать пищу. Эффективность рассматривается исходя из суммарного количества собранной пищи.
Давайте смоделируем конкурентную среду для автоматического поиска оптимального поведения группы агентов. Алгоритм поведения агентов будем конструировать в виде нейронной сети.
Читать полностью »
При решении задач с применением методов машинного обучения, как правило, мы выбираем наиболее подходящий алгоритм в контексте задачи, а также способ настройки его параметров.
Давайте рассмотрим несколько иной подход: вместо того, чтобы самостоятельно выбирать алгоритм, разработаем программу, которая способна автоматически генерировать алгоритмы для решения задач.
Я, как и многие люди технического склада ума, испытываю трудности с рисованием и графическими решениями вообще. Я, конечно, могу отличить красивое решение от плохого, но оказываюсь в тупике, когда нужно нарисовать что-то с нуля, будь то пользовательский интерфейс приложения, презентация или открытка.
В своей прошлой статье я продемонстрировал, как можно использовать генетический алгоритм чтобы аппроксимировать изображение по заданному образцу. В этой статье, я покажу, как применить генетический алгоритм для генерации изображений «из головы».
