План
Введення. 2
Історія появи еволюційних алгоритмів. 4
Нейрокомп'ютерні дослідження в Росії. 7
Генетичні алгоритми .. 10
Реалізація генетичних алгоритмів. 13
Застосування генетичних алгоритмів. 16
Символьна модель простого генетичного алгоритму. 18
Робота простого генетичного алгоритму. 20
Шима (schema) 22
Теорема шим. 24
Перспективні напрямки розвитку нейрокомп'ютерних технологій. 26
Висновок. 30
Література. 32
Введення
Поряд з розвитком персональних ЕОМ, мереж ЕОМ і високопродуктивних суперЕОМ традиційної архітектури в останні роки істотно підвищився інтерес до розробки і створення комп'ютерів нетрадиційного типу і, перш за все, нейрокомп'ютерів. Пов'язано це з тим, що, незважаючи на високу продуктивність сучасних суперЕОМ, що наближається до гранично допустимої, все ще залишається багато практично важливих проблем, для вирішення яких потрібні більш потужні і більш гнучкі обчислювальні засоби. Вони необхідні для глобального моделювання процесів в екосистемах, при вирішенні завдань нейрофізіології, штучного інтелекту, метеорології, сейсмології і т. п. Необхідні вони і при створенні систем управління адаптивних інтелектуальних роботів.
Бортові ЕОМ таких роботів повинні сприймати великі обсяги інформації, що надходить від багатьох паралельно функціонуючих датчиків, ефективно обробляти цю інформацію і формувати керуючі впливу на виконавчі системи в реальному масштабі часу. Більше того, керуючі комп'ютери інтелектуальних роботів повинні оперативно вирішувати завдання розпізнавання образів, самонавчання, самооптимізації, самопрограмування, т. е. ті завдання, які вельми складні для традиційних ЕОМ і суперЕОМ. Тому залишається актуальною необхідність у пошуку нових підходів до побудови високопродуктивних ЕОМ нетрадиційної архітектури. Серед таких підходів центральне місце займає нейрокомп'ютерних підхід.
Його суть полягає в розробці принципів побудови нових мозкоподібних архітектур надпродуктивних обчислювальних систем - нейрокомп'ютерів. Подібно мозку, такі системи повинні володіти глобальним паралелізмом, самонавчанням, самооптимізації, самопрограмуванням та іншими властивостями біологічних систем. Очікується, що нейрокомп'ютери в принципі зможуть вирішити багато з тих проблем, які стримують подальший розвиток науково-технічного прогресу. p> За сучасними уявленнями нейрокомп'ютер - це система, призначена для організації нейрообчислення шляхом відтворення інформаційних процесів, що протікають в нейронних мережах мозку. Структурною одиницею служить специфічний процесор - нейропроцесори, імітує інформаційне функціонування окремих нервових клітин - нейронів. Нейропроцесори зв'язуються один з одним в нейроподібних структури, імітують нейронні мережі мозку. З цієї причини, чим точніше НП відтворює інформаційну діяльність нервових клітин, і чим ближче конфігурації штучних нейронних мереж до конфігурацій мереж природних, тим більше шансів відтворити в Нейрокомп'ютер самонавчання, самопрограмування та інші властивості живих систем.
З точки зору обчислювальної техніки, кожен нейропроцесори являє собою спеціалізоване процесорний пристрій, реалізоване програмним, апаратним або програмно-апаратним способом. У той же час цей пристрій має ряд особливостей. По-перше, він відтворює НЕ довільно обраний набір операцій, а лише ті операції, які біологічно обумовлені і необхідні для опису процесів переробки інформації в нервових клітинах. По-друге, при апаратній реалізації нейропроцесор_в вони, подібно нейронам мозку, зв'язуються один з одним індивідуальними лініями передач послідовних кодів. При великому числі процесорних елементів така зв'язок більш ефективна, ніж зв'язок нейропроцесор_в по загальній шині або за допомогою індивідуальних паралельних шин.
Ці та інші особливості нейропроцесор_в дозволяють виділити їх в самостійний клас процесорних пристроїв обчислювальної техніки.
Історія появи еволюційних алгоритмів
Природа вражає своєю складністю і багатством всіх своїх проявів. Серед прикладів можна назвати складні соціальні системи, імунні та нейронні системи, складні взаємозв'язки між видами. Вони - всього лише деякі з чудес, що стали більш очевидні, коли ми стали глибше досліджувати себе самих і світ навколо нас. Наука - це одна з змінюють один одного систем віри, якими ми намагається пояснювати те, що спостерігаємо, цим самим змінюючи себе, щоб пристосуватися до нової інформації, одержуваної з зовнішнього світу. Багато чого з того, що ми бачимо і спостерігаємо, можна пояснити єдиної теорією: теорією еволюції через спадковість, мінливість і відбір. p> Еволюційна теорія стверджує, що кожен біологічний вид цілеспрямовано розвивається і змінюється для того, щоб найкращим чином пристосуватися до навколишнього середовища. У п...
