پرسش خود را بپرسید

الگوریتم های HEURISTIC

تاریخ
٦ ماه پیش
بازدید
١٢٥

الگوریتم های HEURISTIC 

 در ماشین لرنینگ چطوری کار میکنن ؟

١,٤٤١
طلایی
٠
نقره‌ای
٠
برنزی
٨٢

٢ پاسخ

مرتب سازی بر اساس:

الگوریتم‌های ابتکاری (heuristic algorithm) در یادگیری ماشین، الگوریتمهایی هستند که برای حل مسائل بهینه سازی استفاده می شوند. این الگوریتم ها، راه حل هایی را در زمان کوتاهی پیدا می کنند که ممکن است بهینه ترین راه حل نباشد، اما معمولاً بسیار نزدیک به آن است.

این الگوریتمها، بر اساس دانش و تجربه انسان از حل مسائل بهینه سازی، طراحی شده اند و معمولاً از یک سری قوانین ساده پیروی می کنند که به آنها کمک می کند تا به سرعت به یک راه حل نزدیک بهینه برسند.

الگوریتمهای ابتکاری، معمولاً در چهار مرحله زیر کار می کنند:

  1. ایجاد یک راه حل اولیه: در این مرحله، یک راه حل اولیه برای مسئله بهینه سازی ایجاد می شود. این راه حل، معمولاً به صورت تصادفی ایجاد می شود.
  2. بهبود راه حل: در این مرحله، راه حل اولیه بهبود داده می شود تا بهینه تر شود. این بهبود، معمولاً با استفاده از یک سری قوانین ساده انجام می شود.
  3. مقایسه راه حل ها: در این مرحله، راه حل های مختلف با یکدیگر مقایسه می شوند تا بهترین راه حل انتخاب شود.
  4. پایان: اگر راه حلی پیدا شد که بهینه باشد، الگوریتم متوقف می شود. در غیر این صورت، الگوریتم به مرحله بهبود راه حل باز می گردد.
انواع الگوریتمهای ابتکاری

 برخی از انواع رایج الگوریتمهای ابتکاری عبارتند از:

  • الگوریتم های جستجو: این الگوریتم ها، با جستجو در فضای راه حل، به دنبال یک راه حل بهینه هستند.
  • الگوریتم های ژنتیک: این الگوریتم ها، از الگوریتم انتخاب طبیعی برای بهبود راه حل ها استفاده می کنند.
  • الگوریتم های جستجوی تصادفی: این الگوریتم ها، راه حل ها را به صورت تصادفی ایجاد می کنند و سپس آنها را بهبود می دهند.
مزایا و معایب الگوریتمهای ابتکاریمزایا:
  • سرعت بالا: الگوریتم های ابتکاری، معمولاً بسیار سریع هستند و می توانند در زمان کوتاهی به یک راه حل نزدیک بهینه برسند.
  • قابلیت استفاده در مسائل پیچیده: الگوریتم های ابتکاری، می توانند در مسائل پیچیده ای که حل آنها با استفاده از الگوریتمهای کلاسیک دشوار است، استفاده شوند.
معایب:
  • عدم تضمین بهینه بودن: الگوریتم های ابتکاری، تضمین نمی کنند که راه حلی که پیدا می کنند، بهینه ترین راه حل باشد.
  • وابستگی به داده ها: عملکرد الگوریتم های ابتکاری، به داده های ورودی وابسته است.
٧١,١٩٢
طلایی
١١١
نقره‌ای
٧١٣
برنزی
٩٣٩
تاریخ
٦ ماه پیش

الگوریتم های هیوریستیک (Heuristic Algorithm) در یادگیری ماشین برای حل مسائل بهینه سازی استفاده می شوند. این الگوریتم ها تضمین نمی کنند که بهترین راه حل ممکن را پیدا کنند، اما معمولاً می توانند راه حل هایی را در زمان کمتری نسبت به الگوریتم های دقیق تر پیدا کنند.

الگوریتم های هیوریستیک معمولاً از یک سری قوانین یا دستورالعمل های کلی برای هدایت جستجو برای یافتن راه حل استفاده می کنند. این قوانین ممکن است بر اساس دانش یا تجربیات قبلی در مورد مسئله باشد.

در یادگیری ماشین، الگوریتم های هیوریستیک برای حل طیف گسترده ای از مسائل استفاده می شوند. برخی از کاربردهای رایج این الگوریتم ها عبارتند از:

  • مسئله فروشنده دوره گرد: این مسئله به این صورت است که یک فروشنده باید مسیری را بین چندین شهر پیدا کند که حداقل فاصله را طی کند.
  • مسئله ماشین برش: این مسئله به این صورت است که یک ورق فلز باید به قطعات کوچکتر برش داده شود تا حداکثر استفاده از ورق انجام شود.
  • مسئله تخصیص منابع: این مسئله به این صورت است که منابع باید به وظایف مختلف اختصاص داده شوند تا حداکثر بهره وری حاصل شود.
٣٠,٣٢٩
طلایی
٥٨
نقره‌ای
٣,٢٥٤
برنزی
١,٠٦٢
تاریخ
٦ ماه پیش

پاسخ شما