На Хабре присутствует множество статей, посвященных эволюционным алгоритмам вообще и генетическим алгоритмам в частности. В таких статьях обычно более или менее подробно описывается общая структура и идеология генетического алгоритма, а затем приводится пример его использования. Каждый такой пример включает в себя какой-то выбранный автором вариант процедуры скрещивания особей, мутации и отбора, причем в большинстве случаев для каждой новой задачи приходится придумывать свой вариант этих процедур. Кстати, даже выбор представления элемента пространства решений вектором генов очень сильно влияет на качество получаемого алгоритма и по сути является искусством.
В то же время очень многие практические задачи легко сводятся к оптимизационной задаче на поиск минимума функции n вещественных переменных и для такого типового варианта хотелось бы иметь готовый надежный генетический алгоритм. Поскольку даже определение операторов скрещивания и мутации для векторов, состоящих из вещественных чисел, оказывается не совсем тривиальным, то «изготовление» нового алгоритма для каждой такой задачи оказывается особенно трудоемким.
Под катом приводится краткое описание одного из самых известных генетических алгоритмов вещественной оптимизации — алгоритма дифференциальной эволюции (Differential Evolution, DE). Для сложных задач оптимизации функции n переменных этот алгоритм обладает настолько хорошими свойствами, что зачастую может рассматриваться как готовый «строительный блок» при решении многих задач идентификации и распознавания образов.
В то же время очень многие практические задачи легко сводятся к оптимизационной задаче на поиск минимума функции n вещественных переменных и для такого типового варианта хотелось бы иметь готовый надежный генетический алгоритм. Поскольку даже определение операторов скрещивания и мутации для векторов, состоящих из вещественных чисел, оказывается не совсем тривиальным, то «изготовление» нового алгоритма для каждой такой задачи оказывается особенно трудоемким.
Под катом приводится краткое описание одного из самых известных генетических алгоритмов вещественной оптимизации — алгоритма дифференциальной эволюции (Differential Evolution, DE). Для сложных задач оптимизации функции n переменных этот алгоритм обладает настолько хорошими свойствами, что зачастую может рассматриваться как готовый «строительный блок» при решении многих задач идентификации и распознавания образов.
Техника – это способ справиться с заданием, и у нас, разработчиков и дизайнеров фронтэнда, этих способов бывает достаточно много. При это, будучи погруженными в рутинную работу, мы порой не всегда замечаем как стремительно меняется окружающая нас сфера. В период с 2002 по 2010 годы сообщество фронтэнд-разработчиков буквально покрывалось язвами избыточного кода и ресурсов, от которых страдали и работа сайтов, и удобство их использования. Чтобы с этим справиться, мы придумали уйму хаков, трюков и уловок под кодовым названием «техника». Мы по-прежнему продолжаем выполнять поставленные перед нами задания, просто используем не самые эффективные способы.
От переводчика:
