Bei Fragen zu genetischen Algorithmen (GAs), die eine Form von evolutionären Algorithmen darstellen. Ein genetischer Algorithmus ist eine Methode (genauer gesagt eine Metaheuristik) zur Lösung von Optimierungs- und Suchproblemen auf der Grundlage natürlicher Selektionsprozesse (dh sie verwenden bioinspirierte Operatoren wie Mutation, Crossover und Selektion).
Ich habe bemerkt, dass ein paar Fragen auf dieser Seite genetische Algorithmen erwähnen und mir klar wurde, dass ich nicht wirklich viel darüber weiß. Ich habe den Begriff schon einmal gehört, aber ich habe ihn noch nie benutzt, daher habe ich keine Ahnung, wie sie funktionieren und wofür sie gut...
In diesem Artikel behauptet der Autor, dass die Steuerung der Evolution allein durch Neuheit (ohne explizite Ziele) Probleme noch besser lösen kann als die Verwendung expliziter Ziele. Mit anderen Worten, die Verwendung eines Neuheitsmaßes als Fitnessfunktion für einen genetischen Algorithmus...
Für einen deterministischen Problemraum muss ich ein neuronales Netzwerk mit der optimalen Knoten- und Verbindungsstruktur finden. Ich möchte einen genetischen Algorithmus verwenden, um viele neuronale Netzwerke zu simulieren und die beste Netzwerkstruktur für die Problemdomäne zu finden. Ich habe...
Da die menschliche Intelligenz vermutlich eine Funktion eines natürlichen genetischen Algorithmus in der Natur ist, ist die Verwendung eines genetischen Algorithmus in einem Computer ein Beispiel für künstliche Intelligenz? Wenn nicht, wie unterscheiden sie sich? Oder sind einige vielleicht und...
Einer der Eckpfeiler von The Selfish Gene (Dawkins) ist das spontane Auftreten von Replikatoren, dh Molekülen, die sich selbst replizieren können. Wurde dies in silico in offenen evolutionären / künstlichen Lebenssimulationen modelliert ? Systeme wie Avida oder Tierra spezifizieren explizit die...
Ich würde gerne mit der neuronalen Netzentwicklung (NEAT) experimentieren. Ich habe in den 90er Jahren GA- und neuronalen Netzcode in C ++ geschrieben, um damit herumzuspielen, aber der DIY-Ansatz erwies sich als arbeitsintensiv genug, dass ich ihn schließlich fallen ließ. Die Dinge haben sich...
Derzeit mache ich ein Projekt, bei dem es darum geht, eine KI zu erstellen, um das Spiel Gomoku zu spielen (es ist wie Tic Tac Toe, wird aber auf einem 15 * 15-Brett gespielt und erfordert 5 in einer Reihe, um zu gewinnen). Ich habe bereits erfolgreich eine perfekte Tic Tac Toe-KI implementiert,...
Genetische Algorithmen sind mir kürzlich aufgefallen, als ich versuchte, Computergegner für rundenbasierte Strategie-Computerspiele zu korrigieren / zu verbessern. Ich habe einen einfachen genetischen Algorithmus implementiert, der keine Überkreuzung verwendet, sondern nur eine zufällige Mutation....
OpenAIs Universum verwendet RL-Algorithmen und ich habe von einigen Spieltrainingsprojekten mit Q-Learning gehört, aber gibt es noch andere, die zum Meistern / Gewinnen von Spielen verwendet werden? Können genetische Algorithmen verwendet werden, um bei einem Spiel zu
Ich definiere künstliches Leben als "Simulation" oder "Kopie" des Lebens. Sollte es jedoch als Simulation oder Kopie betrachtet werden? Wenn man Motivation und Geld hätte, könnte jemand theoretisch sich entwickelnde Computer mit einem Programm erstellen, das Mutationen zulässt, ODER einfach eine...
Ich glaube, eine Markov-Kette ist eine Folge von Ereignissen, bei denen jedes nachfolgende Ereignis wahrscheinlich vom aktuellen Ereignis abhängt. Was sind Beispiele für die Anwendung einer Markov-Kette und kann damit künstliche Intelligenz erzeugt werden? Wäre ein genetischer Algorithmus ein...
Wie genau werden "Mutation" und "Cross-Over" im Kontext eines genetischen Algorithmus angewendet, der auf reellen Zahlen basiert (im Gegensatz zu nur Bits)? Ich glaube, ich habe verstanden, wie diese beiden Phasen in einem "kanonischen" Kontext angewendet werden, in dem Chromosomen Bits von Bits...