🔴 الگوریتمهای تکاملی چندهدفه (MOEA)؛ هوش مصنوعی برای حل مسائل با تضاد اهداف
🔸 در دنیای واقعی، مسائل اغلب دارای چند هدف متضاد هستند که بهینهسازی همزمان آنها نیازمند رویکردی پیچیدهتر از الگوریتمهای کلاسیک است. الگوریتمهای تکاملی چندهدفه یا MOEAها، از زیستشناسی الهام گرفته و با مدلسازی انتخاب طبیعی، پاسخهایی نزدیک به بهینهی جهانی ارائه میدهند.
🔹باید بدانید که MOEAهایی مانند NSGA-II، SPEA2 و MOEA/D با استفاده از جمعیت جوابهای موازی، فضای جستوجو را پوشش میدهند تا تعادلی میان اهداف ایجاد کنند. مثلاً در طراحی مدار، باید هم مصرف انرژی کم باشد و هم عملکرد بالا؛ این الگوریتمها بدون نیاز به تابع وزنی ثابت، مجموعهای از جوابهای پارتو را ارائه میدهند. ارزیابی براساس چگالی جمعیت، نزدیکی به مرز پارتو و تنوع در پاسخها، از جمله معیارهای مهم در موفقیت این الگوریتمهاست. در یادگیری ماشین، طراحی شبکههای عصبی یا بهینهسازی سیستمهای چندعاملی، MOEA کاربرد بالایی دارد.
⭕️ نتیجه این است که MOEAها نمایندهی قدرت هوش مصنوعی برای حل مسائل پیچیده و چندوجهیاند
🌐 مرجع تخصصی برنامه نویسان
🆔 @Barnamenevisan_org
>>Click here to continue<<
