Wykład na temat ewolucyjnych metod optymalizacji

Prezentacja ewolucyjnych metod optymalizacji ciągłej i kombinatorycznej, zasady ich działania, aktualnego stanu wiedzy i przykładowych aplikacji. Pierwsza część wykładu stanowi wprowadzenie do algorytmów ewolucyjnych (AE) i w założeniu ma przedstawiać AE w sposób jak najbardziej przystępny. Przedstawiono inspiracje biologiczne, mechanizmy ewolucyjne i genetyczne wykorzystywane w AE. W drugiej części zaprezentowano wybrane metody ewolucyjne rozwijane w ostatnich latach, takie jak strategie ewolucyjne, ewolucja różnicowa, metody rojowe i turniejowe. W trzeciej części pokazano zastosowania AE do rozwiązania przykładowych problemów optymalizacyjnych: znalezienia optymalnej lokalizacji stacji elektroenergetycznej na terenie zakładu przemysłowego, doboru zmiennych wejściowych do modelu decyzyjnego oraz uczenie sieci neuronowej GRNN za pomocą metod ewolucyjnych. Sposób prezentacji materiału w zamierzeniu ma przeprowadzić słuchacza płynnie od kwestii prostych i zrozumiałych (ewolucja biologiczna, kod genetyczny, problem znajdowania maksimum funkcji) do bardziej złożonych.

[@dariuszd6207]

Niezwykle przejrzyście a przy tym zwięźle przedstawione zagadnienie. Bez luk pod hasłem "to przecież oczywiste' . Dziękuję za wspaniały wykład,

[@TheDziobak94]

Bardzo przejrzyście przedstawiony materiał. Oby więcej materiałów powstało Panie Grzegorzu. Nie wiem jak to jest możliwe że tak mało osób zobaczyło tak ciekawy materiał, że sam szybciej na niego się nie natrafiłem. Pozdrawiam i dziękuję jeszcze raz za materiał

[@adrianblonka]

Wspaniale opracowany materiał

[@grzegorzdudek2236]

Zapraszam na studia podyplomowe Data Science - Inżynieria Danych W programie: sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, big data, business intelligence, hurtownie danych, przetwarzanie w chmurze Więcej informacji na stronie Wydziału Elektrycznego Politechniki Częstochowskiej

[@hugenota1]

Przedstawione zostało rozwiązanie proste, gdzie aproksymujemy funkcje. Rozumiem sposób działania algorytmu ładnie opisane i przejrzyście jednak nie potrafię go wykorzystać go do prawdziwego problemu, gdzie funkcja nie jest podana i nie sposób ją opracować. Na przykład problem chińskiego listonosza. wW jaki sposób wykorzystać taki algorytm ? Jak utworzyć chromosomy, co rozumieć przez osobniki w przypadku takiego problemu?