genetik algoritmlar

PPTX 54 стр. 5,8 МБ Бесплатная загрузка

54 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 5,8 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 54

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 54

genetik algoritm genetik algoritmlar genetik algoritmlarning tarixi, tavsifi, qo’llanilish sohalari algoritmning python kodi algoritmning asosiy tushunchalari va bosqichlari algoritmning c++ kodi reja: 01 03 02 04 muayyan tabiiy sharoitlarda eng kuchli yoki bu sharoitlarga eng moslashgani omon qoladi. shaxsiy hayot shakllarining rivojlanishi tabiiy tanlanish deb ataladigan jarayon orqali sodir bo'ladi. charlz darvin - evolyutsiya nazariyasi muallifi genetik algoritm — bu sinash + saralash + yangilik kiritish orqali eng yaxshi yechimni aqlli yo‘l bilan topish algoritmidir. tarixi evolyutsion dasturlash dastlab atrof-muhitni bashorat qilish uchun cheklangan holat mashinalaridan foydalangan va bashoratli mantiqlarni optimallashtirish uchun o'zgaruvchanlik va tanlovdan foydalangan. ayniqsa, genetik algoritmlar 1970-yillarning boshlarida jon gollandning tadqiqot ishlarida, xususan uning “tabiiy va sunʼiy tizimlarga moslashish” (1975) kitobi orqali mashhur boʻldi. jon golland va uning michigan universiteti talabalari tomonidan o'tkazilgan uyali avtomatlar bo'yicha tadqiqotlardan genetic algoritmlar tushunchasi kelib chiqqan. jon golland keyingi avlod sifatini bashorat qilish uchun gollandning sxema teoremasi deb nomlanuvchi rasmiylashtirilgan asosni …

2 / 54

yaratish jarayonidir. bu jarayon dasturlarni yaratishda genetik algoritmlar kabi evolyutsion usullarni qo'llaydi. ushbu yondashuv dastur kodlarini, ularning strukturasini va parametrlarini optimallashtirishga imkon beradi. evolyutsion dasturlash, sun'iy intellektning bir qismi bo'lib, dasturlash muammolarini hal qilishda tabiiy tanlanish va genetik evolyutsion jarayonlarni modellashtirish metodlaridan foydalanadi. bu yondashuv, dasturiy ta'minotni optimallashtirish va samarali algoritmlarni ishlab chiqish uchun keng qo'llaniladi. 1. populyatsiya evolyutsion dasturlashda dastlabki qadam dasturlar yoki yechimlar populyatsiyasini yaratishdan boshlanadi. har bir dastur yoki echim, bir muammo yoki vazifani hal qilish uchun potentsial yechim sifatida qaraladi. boshlang'ich populyatsiya odatda tasodifiy ravishda yaratiladi, bu esa turli xil yechimlarni o'z ichiga oladi. 2. fitnes funksiyasi fitnes funksiyasi har bir dastur yoki yechimning muammoga qanchalik yaxshi javob berishini baholaydi. bu funksiya, dastur yoki yechimning samaradorligini, tezligini, resurslarni iste'molini va boshqa mezonlarni inobatga olishi mumkin. fitnes bahosi yuqori bo'lgan yechimlar, kelgusi avlodlarda ko'proq namoyon bo'lishi ehtimoli yuqori bo'ladi. evolyutsion dasturlashni tushunish uchun quyidagi uning asosiy tushunchalarini …

3 / 54

qilish orqali yangi xilma-xillikni kiritadi. 5. avlodlar almashinuvi yangi yaratilgan avlod eski avlod o'rnini egallaydi va bu jarayon maqsadli yechimga erishilguncha takrorlanadi. har bir takrorlashda, populyatsiya yanada moslashuvchan va samarali yechimlar tomon harakat qiladi. genetik algoritmlar tabiiy tanlanish jarayonini taqlid qiladi, ya'ni atrof-muhitdagi o'zgarishlarga moslasha oladigan turlar omon qolishi, ko'payishi va keyingi avlodga o'tishi mumkin. oddiy so'zlar bilan aytganda, ular muammoni hal qilish uchun ketma-ket avlodlar orasida "eng kuchlilarning omon qolishini" taqlid qiladilar. genetik algoritm, evolyutsion jarayonlarni modellashtiruvchi sun'iy intellekt algoritmidir. u murakkab muammolarni hal qilish uchun genetik meros qilib olish, mutatsiya, tanlash va chatishtirish kabi biologik evolyutsion jarayonlardan foydalanadi. genetik algoritmning asosiy tushunchalari: 1. vorislik - har bir yechim avlodlardan avlodlarga o'tadi. vorislik jarayoni yechimlarning eng yaxshi xususiyatlarini keyingi avlodga o'tkazishga yordam beradi. 2. chatishtirish - ikki yoki undan ko'p yechimlarni birlashtirib, yangi yechimlar yaratish jarayoni. bu, genetik xilma-xillikni saqlash va yangi yechimlarni kashf qilishda muhim rol o'ynaydi. 3. …

4 / 54

tiradi. 6. takrorlash - yuqorida sanab o'tilgan bosqichlar maqsadga erishilguncha takrorlanadi. namuna: 1-misol: f(x) = x² funksiyaning eng kichik qiymatini toppish maslasini genetic algoritm bosqichlarini qo`llab ko`rib chiqaylik (masalan, 0 ga eng yaqin). 1. boshlang‘ich populyatsiya yaratish: avval bir necha tasodifiy sonlarni tanlaymiz. masalan: x₁ = -5 x₂ = 2 x₃ = 7 x₄ = -1 2-qadam: 2. fitness funksiyasini hisoblash (f(x) = x²): f(-5) = 25 f(2) = 4 f(7) = 49 f(-1) = 1 bu yerda f(x) qanchalik kichik bo‘lsa, yechim shunchalik yaxshi. demak, -1 (f=1) — eng yaxshi natija. 3-qadam: 3. seleksiya (eng yaxshilarni tanlash): masalan, -1 va 2 ni tanlaymiz (f=1 va f=4) 4-qadam 4. krossover (chalkashish): -1 va 2 ni olib, yangi qiymatlar yaratamiz. masalan: yangisi 1 yana biri -2 5-qadam 5. mutatsiya (tasodifiy o‘zgarish): yangilangan yechimlardan birini 0.5 ga o‘zgartiramiz: -2 → -1.5 6-qadam 6. yangi avlod va takrorlash: yangi populyatsiya: -1.5, 1, -1, …

5 / 54

azifalari moslashuvchan boshqaruv muammolari o'yin o'ynash, masalan, o'yinlar uchun rivojlanayotgan strategiyalarda genetik algoritmlar turli sohalarda qo'llaniladi, jumladan: mutatsion test takroriy neyron tarmoq filtrlash va signalni qayta ishlash kodni buzish nima uchun genetik algoritmlardan foydalanish kerak? katta maydon holatida optimallashtirishni ta'minlang an'anaviy sun'iy intellektdan farqli o'laroq, ular kirishdagi ozgina o'zgarish yoki shovqin mavjudligida buzilmaydi ular mustahkam genetik algoritmning asosiy tushunchalari(operatorlari): xromosoma (yoki individ) muammoning mumkin bo'lgan yechimlaridan biri populyatsiya xromosomalar (mumkin bo'lgan yechimlar) to'plami gen bu odamdagi ma'lumotlarning bir qismi bit. mutatsiya shaxsning tasodifiy o'zgarishi avlod populyatsiyaning mavjud bo'lish bosqichi krossover tanlangan ikkita shaxsni birlashtirib, yangi avlod yaratish jarayonidir genetik algoritmning asosiy tushunchalari(operatorlari): gen, xromosoma, populyatsiya krossover mutatsiya mutatsiya mutatsiyalar dnk kodini yo'q qiladi va jonzotni buzilishiga kletiradi. mutatsiya halokatli va ba'zi hollarda hatto halokatli bo'lishi mumkin. biroq, genetik algoritmlarda, ba'zi (lekin tez-tez emas) hollarda mutatsiya ijobiy o'zgarishlarga olib keladi. mutatsiya ular, ayniqsa, populyatsiyadagi barcha shaxslar taxminan bir xil bo'lib qolganda …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 54 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "genetik algoritmlar"

genetik algoritm genetik algoritmlar genetik algoritmlarning tarixi, tavsifi, qo’llanilish sohalari algoritmning python kodi algoritmning asosiy tushunchalari va bosqichlari algoritmning c++ kodi reja: 01 03 02 04 muayyan tabiiy sharoitlarda eng kuchli yoki bu sharoitlarga eng moslashgani omon qoladi. shaxsiy hayot shakllarining rivojlanishi tabiiy tanlanish deb ataladigan jarayon orqali sodir bo'ladi. charlz darvin - evolyutsiya nazariyasi muallifi genetik algoritm — bu sinash + saralash + yangilik kiritish orqali eng yaxshi yechimni aqlli yo‘l bilan topish algoritmidir. tarixi evolyutsion dasturlash dastlab atrof-muhitni bashorat qilish uchun cheklangan holat mashinalaridan foydalangan va bashoratli mantiqlarni optimallashtirish uchun o'zgaruvchanlik va tanlovdan foydalangan. ayniqsa, ge...

Этот файл содержит 54 стр. в формате PPTX (5,8 МБ). Чтобы скачать "genetik algoritmlar", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: genetik algoritmlar PPTX 54 стр. Бесплатная загрузка Telegram