The winner is nearly always using the genetic algorithm.
We can keep on the biologic analogy for the breeding in our genetic algorithm.
우리는 우리의 유전 알고리즘 WEB 번식에 대한 생물학적 비유를 유지할 수 있습니다.
Out genetic algorithm can then explore all possible combinations.
Genetic algorithm has many applications in real world.
The genetic algorithm discards the least fit candidates.
To solve this problem using genetic algorithm, our first step would be defining our population.
유전 알고리즘을 사용하여이 문제를 해결하기 위해, 우리의 첫 번째 단계는 우리의 인구를 정의하는 것입니다 본보기.
Now, I suppose you have got some intuition that the concept of a genetic algorithm is somewhat related to biology.
지금, 나는 당신이 유전 알고리즘의 개념이 생물학 예제과 다소 관련이 있다는 직관을 가지고 있다고 가정합니다.
Actually, genetic algorithm is being used to create learning robots which will behave as a human and will do tasks like cooking our meal, do our laundry etc.
사실, 유전 알고리즘은 인간으로 행동하고 우리의 식사를 요리, 우리의 세탁 등 본보기와 같은 작업을 수행 할 학습 로봇을 만드는 데 사용되고있다.
What is a Genetic Algorithm?
Then it is said that the genetic algorithm has provided a set of solutions to our problem.
그런 다음 유전 알고리즘이 우리의 문제 (모범)에 대한 해결책 세트를 제공했다고합니다.
So to formalize a definition of a genetic algorithm, we can say that it is an optimization technique, which tries to find out such values of input so that we get the best output values or results.
따라서 유전 알고리즘의 정의를 공식화하기 위해, 우리는 우리가 최고의 출력 값이나 결과 본보기를 얻을 수 있도록 입력의 이러한 값을 찾으려고 최적화 기술이라고 말할 수 있습니다.
The hazard is: if you select only the good solutions at the beginning of the genetic algorithm you are going to converge really quickly towards a local minimum and not towards the best solution possible.
위험은 다음과 같습니다: 당신이 유전 알고리즘의 시작 부분에 좋은 솔루션만 선택하면 당신은 로컬 최소로 정말 빨리 수렴하고 가능한 최선의 솔루션을 향해하지 않을 것입니다.
Usually, with a genetic algorithm on a computer today, with a three gigahertz processor, you can solve many formerly intractable problems in just a matter of minutes.
오늘날 유전 알고리즘을 이용하면, 3 GHz 프로세서를 탑재한 컴퓨터를 이용해 이전까지 풀기 힘들었던 많은 문제를