Охарактеризуйте канонический генетический алгоритм

Канонический генетический алгоритм разработан Джоном Холландом и описан в его книге «Адаптация в естественных и искусственных системах», 1975 г. [26]. Представляет одну из базовых моделей эволюционного поиска, подробно исследованную в 70-80-х годах 20 века.

Канонический ГА имеет следующие характеристики:

- целочисленное кодирование;

- все хромосомы в популяции имеют одинаковую длину;

- постоянный размер популяции;

- рулеточная селекция;

- одноточечный оператор кроссинговера;

- битовая мутация;

- новое поколение формируется только из особей-потомков (разрыв поколений Т = 1).

32. Какие вы знаете модели представления знаний?

Наиболее распространенными моделями представления знаний в экспертных системах являются:

ü модель представления знаний средствами логики предикатов первого порядка;

ü продукционная модель;

ü фреймовая модель;

ü модель представления знаний в виде семантической сети;

ü модель представления знаний в виде доски объявлений;

ü модель представления знаний в виде сценария;

ü модель представления знаний на основе нечеткой логики;

ü нейросетевая модель представления знаний.

ü

33. Что представляет собой логическая модель знаний?

Логическая модель представления знаний основана на логике предикатов. Предикатом, или логической функцией, называется функция от любого числа аргументов, принимающей истинное или ложное значение. Аргументы функции – значения из произвольного, конечного или бесконечного множества , называемого предметной областью. Предикат от -аргументов называют -местным предикатом. Для модели представления знаний используется логика предикатов первого порядка, на которой основан Пролог.

34. Из чего состоит продукционная система?

Продукционная система – система обработки знаний, использующая представления знаний продукционными правилами. Продукционные правила – это выражения типа «Если (условие) то (действие)». “Условие” – предложение образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний; “действие” – действие, выполняемое при успешном исходе поиска. Вывод на такой базе знаний может быть прямым (от данных к поиску цели) и обратным (от цели для её подтверждения – к данным). Данные – исходные факты, хранящиеся в базе фактов, на основании которых запускается машина вывода или интерпретатор правил, перебирающий правила из продукционной базы знаний.

В состав продукционной системы входят база правил, база данных и интерпретатор правил. База правил – это область памяти, которая содержит базу знаний – совокупность знаний, представленных в форме правил вида ЕСЛИ … ТО; база данных – это область памяти, содержащая фактические данные (факты). Интерпретатор – механизм вывода, это тот компонент системы, который формирует заключение, используя базу правил и базу данных.