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ıllı Programación genética : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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En mil novecientos cincuenta y cuatro, GP se comenzó con los algoritmos evolutivos usado por vez primera por Nils Aall Barricelli y aplicados a simulaciones evolutivas. En mil novecientos sesenta y principios de mil novecientos setenta, los algoritmos evolutivos fueron reconocidos como métodos de optimización. Ingo Rechenberg y su conjunto fueron capaces de solucionar inconvenientes complejos de ingeniería mediante estrategias de evolutivas como lo documenta en su tesis PhD en mil novecientos setenta y uno y el libro resultante de mil novecientos setenta y tres. John Holland fue muy influyente a lo largo de la década de mil novecientos setenta.


En mil novecientos sesenta y cuatro, Lawrence J. Fogel, uno de los primeros profesionales de la metodología de GP, aplica los algoritmos evolutivos para el inconveniente de descubrir androides de estado finito. Después, el trabajo relacionado con GP brotó la comunidad de los sistemas de clasificación basado en aprendizaje, la que desarrolló un conjunto de reglas que describen las políticas perfectas para los procesos de resolución de Markov. La primera declaración de la moderna GP "basado en árboles" (o sea, procedimiento con una estructuración basada en árboles y operadores apropiadamente definidos en GA) fue dada por Nichael L. Cramer (mil novecientos ochenta y cinco).? Este trabajo fue más tarde ampliado en buena medida por John R. Koza., un proponente primordial de GP que ha sido vanguardista en la aplicación de GP en la optimización de diferentes y complejos inconvenientes de busca.? Gianna Giavelli, un estudiante de Koza, entonces fue el vanguardista en el empleo de GP como una técnica para modelar la expresión del ADN.?


En la década de los 1990's, GP se usó eminentemente para solucionar inconvenientes parcialmente simples, en tanto que es muy costoso computacionalmente. Últimamente, GP ha producido novedosos y geniales resultados en áreas como la computación cuántica, diseño electrónico, juegos, ordenamiento y busca, debido a las mejoras en la tecnología GP y la desarrollo exponencial de la potencia de la CPU.? Estos resultados incluyen la reproducción o bien el desarrollo de múltiples invenciones siguientes por año dos mil. GP asimismo se ha aplicado a los programas de computadoras, como hardware evolutivo.


El desarrollo de una teoría de la GP ha sido realmente difícil, con lo que en la década de 1990's GP fue considerado una suerte de paria entre las técnicas de busca.


GP desarrolla programas informáticos, de forma tradicional representados en la memoria como estructuras de árboles.? Los árboles pueden ser sencillamente evaluados de forma recursiva. Cada nodo del árbol tiene una función como operador y cada nodo terminal tiene un operando, con lo que las expresiones matemáticas son simples de evolucionar y valorar. De esta manera, de forma tradicional GP favorece el empleo de lenguaje de programación que, naturalmente, introduce las estructuras de árbol (por servirnos de un ejemplo, Lisp; otros lenguajes de programación funcionales asimismo son convenientes).


Representaciones que no emplean árboles se han sugerido y aplicado de forma exitosa, como programación genética lineal, la que se amolda a los tradicionales lenguajes imperativos . El software comercial de GP Discipulus usan la inducción automática de código máquina binario ("AIM")? para conseguir un mejor desempeño. µGP? emplea multigrafos dirigidos para producir programas que explotan al límite la sintaxis de un dado lenguaje ensamblador.


Los primordiales operadores utilizados en algoritmos evolutivos como GP son cruzamiento y mutación.


El cruzamiento es aplicado a un individuo a través de simples intercambios entre uno de sus nodos por otro nodo de otro individuo de la población. Con una representación basada en árboles, la substitución de un nodo implica la substitución de toda la rama. Esto agrega una mayor eficiencia al operador de cruce. Las expresiones resultantes del cruce son muy, muy diferentes de sus progenitores iniciales.


La mutación afecta a un individuo de la población. Se puede reemplazar un nodo entero en el individuo elegido, o bien puede sencillamente sustituir la información del nodo. Para sostener la integridad, las operaciones han de ser salvo fallos o bien el género de información que el nodo tiene ha de ser tomada en cuenta. Por poner un ejemplo, la mutación ha de ser siendo consciente de nodos operación binaria, o bien el operador ha de ser capaz de manejar los valores que faltan.


La Programación Meta-Genética es la técnica de evolucionar meta de aprendizaje un sistema de programación utilizando su programación genética. Se sugiere que los cromosomas, el cruzamiento, y la mutación vayan evolucionando mismos, en consecuencia, de exactamente la misma forma que sus análogos en la vida real han de ser flexibles al cambio en el medio elegido por un programador humano. Programación Meta-Genética fue propuesta formalmente por Jürgen Schmidhuber en mil novecientos ochenta y siete.? Doug LenatEurisko es un esmero precedente que puede ser exactamente la misma técnica. Se trata de un algoritmo recursivo mas de terminación, lo que le deja eludir una recursión infinita.


Los críticos de esta idea con frecuencia afirman este enfoque es demasiado extenso en su alcance. No obstante, podría ser posible limitar el criterio de la destreza en una clase general de los resultados, y de esta manera conseguir un GP evolucionado que sería más eficaz para generar resultados para las sub-clases. Esto podría tomar la manera de una Meta evolutiva GP para generar algoritmos humanos paseantes que se usan para evolucionar el funcionamiento humano como correr, saltar, etcétera El criterio de destreza aplicado a la Meta-GP sencillamente sería el de eficacia.


Para las clases de inconvenientes generales puede no haber forma de probar que Meta-GP pueda ser viable generar resultados de forma más eficaz que un algoritmo creado a través de diferentes enfoques. Lo mismo sirve para GP estándar y otros algoritmos de busca.


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