|
|
|
|
|
| ||
| Наука | ||
| 04.09.2011 | Многоуровневый генетический алгоритм (гипотеза и примеры) kolian Адекватной моделью, отражающей работу самообучающихся и исследовательских механизмов сознания является многоуровневый генетический алгоритм (МГА). То есть генетический алгоритм (http://ru.wikipedia.org/wiki/Генетический_алгоритм), оптимизирующий работу генетического алгоритма, оптимизирующий работу генетического алгоритма (и т. д. по кол-ву уровней), оптимизирующий работу некоторой функциональной системы, или ряда функциональных систем. | |
| 30.08.2011 | Примеры упрощающей оптимизации генетического алгоритма kolian Примеры упрощения генетического алгоритма (ГА) и вырождения в более простые оптимизационные и функциональные системы при оптимизации внешним ГА | |
| 30.08.2011 | Опыт по сапёру kolian Задача открытия поля в сапёре довольно тривиальна и имеет вполне конкретное решение. Но смысл применения МГА подхода не в том, чтобы решить задачу, ранее не имевшую решения. Планируется продемонстрировать эффективность МГА подхода для решения задачи при отсутствии каких-либо первоначальных данных о ней, и даже не зная условий задачи. | |
| 30.08.2011 | Генетический алгоритм с условием kolian Данная статья - теоретический мостик между концепцией МГА в чистом виде и теми механизмами, которые наблюдаются в реальности при работе сознания | |
| 30.08.2011 | Нейрофизиологическая реализация генетического алгоритма kolian В этом разделе будет предложены гипотетические элементы нейрофизиологической реализации многоуровневого генетического алгоритма (МГА) | |
| 29.08.2011 | Тестирование многоуровневых систем оптимизации kolian В данной статье представлен первоначальный план тестирования системы МГА (многоуровневого генетического алгоритма), а также приводится общая схема использования МГА для создания и тестирования самопрограммируемых систем. В конце файла приведены соображения, каким конкретно образом генетический алгоритм верхнего уровня может оптимизировать генетический алгоритм нижнего уровня. | |
| 29.08.2011 | Многоуровневый генетический алгоритм kolian Высшие отделы центральной нервной системы (речь прежде всего идёт о третичных зонах коры головного мозга, обрабатывающих разнородную сенсорную информацию и занимающихся долговременным планированием деятельности) развиваются как сеть функциональных ячеек, каждая из которых изначально работает по принципу генетического алгоритма (ГА), причем одни ячейки могут оптимизировать работу других ячеек и те, в свою очередь, следующих, и так далее (многоуровневость). За счет многоуровневости системы, ячейки верхних уровней могут преобразовывать ячейки нижних уровней в любые! алгоритмы обучения или деиствий (на практике это более специализированные и эффективные но менее универсальные алгоритмы, чем базовый генетический алгоритм). Самые верхние уровни этой пирамиды (дерева) ячеек опираются на базовые инстинкты и их оптимизирующими функционалами является степень удовлетворения базовых потребностей организма. На нейрофизиологическом уровне получение представления об окружающем мире, наработка опыта, а точнее, преобразование ген. алгоритмов в алгоритмы другого типа происходит за счет образования новых синапсов и изменения проницаемости имеющихся. Принципы образования синаптических связей и перестройки нервной сети частично изложены в концепции нейродарвинизма (селекции нейрональных групп) Джералда Эдельмана. | |
|