SIW.02.OptymalizacjaAlgorytmyGenetyczne.pdf

Sztuczna inteligencja

Jan Kazimirski

Sztuczna inteligencja

wykład 2

Sztuczna inteligencja

Jan Kazimirski

Treść wykładu

● Zagadnienia związane z optymalizacją

● Metody optymalizacji

● Zasada działania algorytmu genetycznego (GA)

● Przykłady zastosowań GA

● Zaawansowane techniki GA

Sztuczna inteligencja

Jan Kazimirski

Optymalizacja

● Zagadnienie optymalizacji – poszukiwanie

minimum (lub maksimum) danej funkcji

● Problemy optymalizacyjne często spotykane są w

nauce i technice.

● Duże zainteresowanie – liczne metody i

algorytmy numeryczne

Sztuczna inteligencja

Jan Kazimirski

Minimum lokalne i globalne

● Minimum lokalne funkcji.

X0 jest minimum lokalnym funkcji F jeżeli dla

każdego X z otoczenia punktu X0 zachodzi:

F(X0) <= F(X)

● Minimum globalne funkcji.

X0 jest minimum globalnym funkcji F jeżeli dla

każdego X z dziedziny funkcji F zachodzi:

F(X0) <= F(X)

Sztuczna inteligencja

Jan Kazimirski

Szukanie minimum lokalnego

● Metoda bisekcji („złoty podział”)

● Metoda simplex

● Metoda największego spadku

● Metody gradientów sprzężonych

● Metody oparte o drugie pochodne (metoda

Newtona i metody iteracyjne