Штучна нейронна система з використанням генетичних алгоритмів для її тренування

Abstract

Одними з найважливіших областей досліджень і розробок сучасної кібернетики є області машинного навчання та штучного інтелекту, які широко використовуються для вирішення досить великого спектру задач: від прогнозування і класифікації образів до більш складних таких як системи прийняття рішень. В дипломному проекті досліджується використання звичайних багатошарових нейронних мереж в контексті їх навчання за допомогою генетичних алгоритмів для моделювання поведінки мікроорганізмів в замкнутому середовищі. Такі задачі досить важко вирішувати за допомогою звичайних “не гнучких” алгоритмів, так як вони можуть потребувати коригування параметрів, а бо навіть повної заміни алгоритму в залежності від параметрів моделюмого середовища і тому дана робота ставить за ціль розробити евристичний нейроеволюційний алгоритм для вирішення даного класу проблем моделювання.