ingenieria



EL DESARROLLO DE UN ALGORITMO GENÉRICO GENÉTICA



Melvin Neville
Northern ArizonaUniversity
College of Engineering & Technology
Flagstaff, AZ 86004
1-928-523-4613
Melvin.Neville@nau.edu


RESUMEN
Los algoritmos genéticos y evolutivos, inspirados en biológica procesos, proporcionan una técnica para programas que "automáticamente" mejorar sus parámetros. Se discuten losconceptos básicos de los algoritmos e introducir nuestro propio híbrido. El desarrollo de este híbrido y su aplicación a un problema simplificado , la evolución de la coeficientes de la función seno en serie de Taylor , regalos oportunidades para la educación informática en relación con construcción de modelos , estructuras de datos y funciones del lenguaje . Estudiantes debe decidir sobre larepresentación de los principales mecanismos de algoritmos genéticos: mutaciones para alterar los valores de los parámetros directos y cruzados para variar las agrupaciones de co – evolucionado parámetros con el fin de romper con la máxima gimnasio local.
Deben examinar el significado de la aptitud en sí, así como hacer muchas otras decisiones de modelado. Propia Ada proporciona tanto desafíos y ventajas: -listas enlazadas deben ser bien comprendidos que se actualizará en un contexto orientado a objetos y duro - a escribir produce reacciones encontradas en los estudiantes utilizan para C + + , pero los genéricos proporcionar una poderosa manera de generalizar el algoritmo y la incorporación de diferentes dominios de problemas.


Categorías y Descriptores temáticos
D.3.3. [Lenguajes deprogramación] construcciones del lenguaje y Características - tipos y estructuras de datos, la herencia, los módulos, paquetes; I.2.2. [Inteligencia Artificial]: Automático Programación - modificación del programa.

Condiciones generales
Algoritmos, Diseño, Idiomas.

Palabras clave
Algoritmo genético, algoritmo evolutivo, los genéricos, plantillas, enseñanza, la educación Ada, estructuras dedatos, inteligencia artificial, herramientas de software.





















1. INTRODUCCIÓN
Este trabajo surge de la casualidad de un proyecto de investigación realizado por el primer autor y un curso en el otoño de 2002 semestre que es la enseñanza, y el segundo autor es un estudiante investigador en el proyecto y un estudiante en el curso. La investigación implica elmodelado de las redes neurales biológicas en relación con la evolución de la inteligencia y la habilidad especial de aprendizaje [ 6 ] . en
el fin de perfeccionar los valores de los parámetros utilizados en el modelado, decidimos desarrollar un algoritmo genético ( GA ) motor que podría ser utilizado con variantes de la simulación en desarrollo. Para entender el GA mejor, primero desarrollamos enrelación con un problema simplificado. Durante este desarrollo se hizo evidente que el propio proceso de desarrollo ofrece una excelente oportunidades para la enseñanza de los principios de la informática en general, y la utilidad de Ada en particular.
La caída curso 2002 (CSE 470, "Introducción a la inteligente
Sistemas"), presenta a los alumnos avanzados y graduados estudiantes a la inteligenciaartificial no simbólico (AI ) a través de la tres segmentos del curso : redes neuronales, lógica difusa y genéticos algoritmos . Estos enfoques están inspirados por la biológica fenómeno. Esta inspiración se extiende al deseo de "Automáticamente" refinar los parámetros de un programa ejecutable, es decir, tienen un proceso de mejorar esos parámetros en lugar de depender a especificar correctamentedesde el principio. Por ejemplo, una Hebb o una red neuronal perceptrón se pueden utilizar para reconocer patrones después de que ha sido entrenado [ 3 ] . Esta formación es la Ajuste "automático" de los pesos dentro de la red para producir partido - producción neta a una salida de destino; las propiedades de la red son de tal manera que entonces se puede generalizar en sus clasificaciones. Del...