Umělá inteligence - genetické algoritmy

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F18%3A43913869" target="_blank" >RIV/62156489:43110/18:43913869 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.vspp.cz/wp-content/uploads/2017/03/V%C5%A0PP_Enterpreneurship_studies_2018_ro%C4%8D.7_No_01-02-final.pdf" target="_blank" >https://www.vspp.cz/wp-content/uploads/2017/03/V%C5%A0PP_Enterpreneurship_studies_2018_ro%C4%8D.7_No_01-02-final.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Umělá inteligence - genetické algoritmy

Popis výsledku v původním jazyce

Využití genetických algoritmů je velmi široké. Lze je využít v řízení výroby, řešení problémů v průmyslu, dopravě a logistice, finančnictví, matematice a mnoha dalších oborech. Podstatou jejich funkce je postupná tvorba různých řešení, které se dle jistých postupů testují a vyhodnocují a pro další výpočty se berou vždy ta řešení, která stanoveným požadavkům vyhovují nejlépe. Je asi pochopitelné, že napodobení biologické evoluce je u genetických algoritmů velmi zjednodušené. U genetických algoritmů většinou nejsme schopni modelovat či respektovat složité či složitější vlivy skutečného, velmi komplexního vnějšího prostředí. Neřešíme zde ani nejrůznější interakce mezi různými výsledky či postupy řešení. Tímto zjednodušením dochází samozřejmě ke snížení přesnosti a spolehlivosti dosažených výsledků, nicméně i tak zůstávají genetické algoritmy zajímavým a do budoucna velmi nadějným nástrojem pro řešení, která by byla při použití klasických metod zdlouhavá, obtížná nebo dokonce nemožná. Pro zájemce o danou problematiku je k dispozici celá řada knižních a internetových zdrojů. Některé z těchto zdrojů jsou uvádíme v referencích.

Název v anglickém jazyce

Artificial intelligence - genetic algorithms

Popis výsledku anglicky

The term Genetic Algorithm (GA) stands for a heuristic technique that by means of principles of biological evolution finds solutions to complex problems for which there is no usable exact algorithm. Genetic algorithms, or all procedures belonging to the so-called Evolutionary Algorithms, use techniques that imitate the evolutionary processes known from biology - e.g. heredity, mutation, natural selection, crossover etc. The principle of the work of the genetic algorithm is the gradual creation of generations of different solutions to the problem. The final solution is to store the &quot;population whose individual/individuals is/are the right solution of the problem.

Druh

J_ost - Ostatní články v recenzovaných periodicích

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

VŠPP Enterpreneurship studies

ISSN

1802-0453

e-ISSN

—

Svazek periodika

7

Číslo periodika v rámci svazku

1-2

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

31-36

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—