Дискретно-непрерывная математика. Кн. 0 : Алгоритмы. Ч. Генетические алгоритмы

5.3.1.
Независимое применение генетических алгоритмов и 
нейронных сетей 
Генетические алгоритмы и нейронные сети могут независимо 
применяться для решения одной и той же задачи. Этот подход 
иллюстрируется на рис. 5.52.
 
Рис.5.52. 
Генетический алгоритм и нейронная сеть независимо 
применяются для решения одной и той же задачи. 
Например, описаны независимые применения нейронных сетей, 
генетических алгоритмов и алгоритма KNN «ближайший сосед» 
(К - 
means nearest neighbour) 
для решения задач классификации. В 
литературе проведится сравнение трехслойной однонаправленной 
нейронной сети с обучением по методу обратного распространения 
ошибки (обучение с учителем), сети Кохонена с самоорганизацией 
(обучение без учителя), системы классификации, основанной на гене-
тическом алгоритме, а также алгоритма KNN «ближайший сосед». Ав-
торы ряда работ считают независимое применение этих методов для 
решения задачи автоматической классификации результатов ЭМГ 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
275 
(электромиография - регистрация электрической активности мышц) 
вспомогательным объединением.
Известны и другие работы, в которых сравниваются возможности 
применения различных методов (в частности, генетических алгоритмов 
и нейронных сетей) для решения одних и тех же задач. Примером 
задачи, которую можно решить с помощью как нейронной сети, так и 
генетического алгоритма, может служить задача о коммивояжере. 
5.3.2.
Нейронные сети для поддержки генетических 
алгоритмов 
Большинство исследователей изучали возможности применения 
генетических алгоритмов для обеспечения работы нейронных сетей. К 
немногочисленным обратным случаям относится гибридная система, 
предназначенная для решения задачи трассировки, которая 
классифицируется как пример вспомогательного объединения 
нейронных сетей и генетических алгоритмов. В этой системе 
генетический алгоритм используется в качестве оптимизационной 
процедуры, предназначенной для нахождения кратчайшего пути. 
Нейронная сеть применяется при формировании исходной популяции 
для генетического алгоритма. Этот подход схематичиески иллюстри-
руется на рис. 5.53. 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
276