Эволюционные стратегии: оптимизация параметров в формуле AGI. Искусственный интеллект

Инициализация популяции

Подробное описание шага 1: инициализация популяции

Шаг 1: Инициализация популяции в методах эволюционных стратегий для AGI служит для создания начальной популяции решений, которая будет проходить процесс эволюции и оптимизации параметров формулы AGI. Вот подробное описание этого шага:

1. Определение размера популяции:

Первым шагом является определение размера популяции – количество решений, которые будут присутствовать в начальной популяции.

Это может быть фиксированным числом или настраиваемым параметром, в зависимости от задачи и требуемого уровня разнообразия в популяции.

2. Генерация начальных значений параметров:

После определения размера популяции происходит генерация начальных значений параметров для каждого решения в популяции. Это может быть выполнено случайным образом, когда значения параметров выбираются из диапазонов или распределений, или это может быть основано на предварительном анализе и эвристическом подходе для более осмысленной инициализации.

3. Кодирование решений:

Представление решений в популяции требует их кодирования в структуру данных, которая может быть использована для проведения эволюционного процесса. Кодирование может быть разным в зависимости от специфики проблемы и характера параметров формулы AGI. Например, это может быть бинарное кодирование, кодирование действительных чисел или использование других специфичных способов представления параметров.

4. Создание начальной популяции:

С использованием сгенерированных начальных значений параметров и их кодирования создается начальная популяция решений. Каждое решение представляет собой комбинацию значений параметров формулы AGI, которые будут проходить процесс эволюции.

5. Оценка приспособленности:

После создания начальной популяции каждое решение оценивается в соответствии с функцией оценки приспособленности или целевой функцией.

Она определяет «качество» решения и используется для сравнения и выбора лучших решений в популяции.

Инициализация популяции является важным шагом в методах эволюционных стратегий в AGI. Она обеспечивает начальную разнообразность параметров и позволяет начать процесс эволюции и оптимизации на основе оценки приспособленности. Хорошая инициализация может повысить шансы на нахождение оптимального решения в конечном итоге.