Evolucionārā skaitļošana
Evolucionārā skaitļošana (angļu: evolutionary computation) ir datorzinātnes apakšnozare, kas pēta skaitļošanas metodes, kuru pamatā ir no dabiskās evolūcijas aizgūtas idejas: populācijas indivīdu izlase, mainība, cīņa par izdzīvošanu. Tā pieder pie mākslīgā intelekta novirziena, ko sauc par skaitļoto intelektu (angļu: computational intelligence).
Evolucionārā skaitļošana visbiežāk tiek izmantota tādu optimizācijas uzdevumu risināšanā, kuriem neeksistē efektīvi algoritmi, piemēram, NP sarežģītos uzdevumos.
No evolūcijas aizgūto ideju pielietojums evolucionārajā skaitļošanā nav pilnībā atbilstošs dabiskajai evolūcijai, par kuru pašu daudz kas nav skaidrs.[1]
Evolucionārās skaitļošanas metodes ir ģenētiskie algoritmi, evolucionārās stratēģijas, evolucionārā programmēšana, ģenētiskā programmēšana, mācošās klasifikatoru sistēmas (angļu: learning classifier systems) u.c. Evolucionārās skaitļošanas metodes, kas nodarbojas ar meklēšanu, pieņemts saukt par evolucionārajiem algoritmiem. Piemēram, gan ģenētiskais algoritms, gan evolucionārā stratēģija ir evolucionārais algoritms. Vairums šo metožu vēsturiski attīstījušās dažādās skolās un tikai pēdējo trīsdesmit gadu laikā apvienojušās zem evolucionārās skaitļošanas nosaukuma.
Nozīmīgākie zinātniskie žurnāli šajā nozarē ir Masačūsetsas Tehnoloģiju institūta izdotais Evolutionary Computation un IEEE izdotais IEEE Transactions on Evolutionary Computation.
Atsauces labot šo sadaļu
- ↑ Reeves, Colin R.; Rowe, Jonathan E. (2003), Genetic Algorithms - Principles and Perspectives, Kluwer Academic Publishers
Literatūra labot šo sadaļu
- Eiben, A. E., Smith, J. E., Introduction to Evolutionary Computing. Springer, 2003.