Evolving logic functions Peter Mešťaník
Zadanie S populáciou veľkosti 200 jedincov vykonajte 100 krát evolučný algoritmus, pre maximálne 400 generácií, na vyhľadanie váh pre binárnu funkciu XOR.
Binárna funkcia XOR lineárne neseparovateľný problém nutnosť použiť neurónovú sieť obsahujúcu skryté neuróny Skrytá vrstva pozostáva z dvoch vrstiev perceptrónov po dva perceptróny v každej perceptrón: konštantný prah nastavený na hodnotu 0.5
Genetický algoritmus Fitness: počet zhodných výsledkov s tabuľkou pre binárnu funkciu (XOR) Turnaj: jedinec novej generácie sa vyberá pomocou turnaja 4 jedincov starej generácie Crossover: dva jedince z aktuálnej generácie si vymenia časť svojej genetickej informácie klasickým jednobodovým krížením
Genetický algoritmus II Mutácia: po každej výmene genetickej informácie je na oboch nových jedincov aplikovaný operátor mutácie.
Výsledky 1 z 20 behov vyprodukoval požadovaného jedinca pri väčšine behov skončila celá populácia s rovnakou fitness zvýšenie počtu krížení ani počtu generácií neprinieslo žiadne zlepšenie