Генетические алгоритмы - области применения
Генетические алгоритмы в основном используются в задачах оптимизации различного рода, но они часто используются и в других областях применения.
В этом разделе мы перечисляем некоторые области, в которых часто используются генетические алгоритмы. Это -
Optimization- Генетические алгоритмы чаще всего используются в задачах оптимизации, в которых мы должны максимизировать или минимизировать заданное значение целевой функции при заданном наборе ограничений. Подход к решению проблем оптимизации освещался на протяжении всего руководства.
Economics - GA также используются для характеристики различных экономических моделей, таких как модель паутины, разрешение равновесия теории игр, ценообразование активов и т. Д.
Neural Networks - GA также используются для обучения нейронных сетей, особенно рекуррентных нейронных сетей.
Parallelization - ГА также обладают очень хорошими параллельными возможностями и доказывают, что они являются очень эффективным средством решения определенных проблем, а также предоставляют хорошую область для исследований.
Image Processing - GA используются для различных задач обработки цифровых изображений (DIP), а также для сопоставления плотных пикселей.
Vehicle routing problems - С несколькими мягкими временными окнами, несколькими депо и неоднородным флотом.
Scheduling applications - GA также используются для решения различных задач планирования, в частности, проблемы табуляции времени.
Machine Learning - как уже говорилось, машинное обучение на основе генетики (GBML) - нишевая область в машинном обучении.
Robot Trajectory Generation - GA использовались для планирования пути, по которому рука робота перемещается из одной точки в другую.
Parametric Design of Aircraft - ГА использовались для проектирования самолетов путем изменения параметров и разработки лучших решений.
DNA Analysis - ГА были использованы для определения структуры ДНК с использованием спектрометрических данных об образце.
Multimodal Optimization - Очевидно, что ГА - очень хорошие подходы к мультимодальной оптимизации, в которой мы должны найти несколько оптимальных решений.
Traveling salesman problem and its applications - ГА были использованы для решения TSP, которая является хорошо известной комбинаторной задачей с использованием новых стратегий кроссовера и упаковки.