Искусственный интеллект. Основные понятия. Джейд Картер
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Искусственный интеллект. Основные понятия - Джейд Картер страница 24

Название: Искусственный интеллект. Основные понятия

Автор: Джейд Картер

Издательство: Автор

Жанр:

Серия:

isbn:

isbn:

СКАЧАТЬ piece[1]), piece[2], piece[3], linewidth=1, edgecolor='red', facecolor='none'))

      plt.xlim(0, material_size[0])

      plt.ylim(0, material_size[1])

      plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')

      plt.xlabel('Width')

      plt.ylabel('Height')

      plt.title('Material Cutting Optimization')

      plt.grid(True)

      plt.show()

      # Пример использования функции для визуализации

      material_size = (10, 10) # Размеры листа материала

      cut_pieces = [(1, 1, 3, 2), (5, 2, 4, 3), (2, 6, 2, 2)] # Координаты и размеры заготовок

      visualize_cutting(material_size, cut_pieces)

      ```

      На результате видим визуализацию листа материала и расположенных на нем заготовок. Лист материала представлен черным прямоугольником, который указывает на границы доступного пространства для раскроя. Каждая заготовка представлена красным прямоугольником с указанием ее координат и размеров на листе материала. Эта визуализация помогает наглядно представить, каким образом происходит раскрой материала и как заготовки размещаются на листе с учетом ограничений.

      Этот код создает графическое представление листа материала и расположенных на нем заготовок. Лист материала обозначен черным прямоугольником, а каждая заготовка – красным. Вы можете изменить размеры листа материала и расположение заготовок, чтобы увидеть, как изменяется визуализация.

      Алгоритмы оптимизации с искусственным иммунитетом (англ. Artificial Immune System, AIS) представляют собой компьютерные алгоритмы, вдохновленные работой естественной иммунной системы. Они применяют принципы иммунного ответа, такие как распознавание и уничтожение антигенов, для решения задач оптимизации.

      В основе AIS лежит аналогия с функционированием биологической иммунной системы. Вместо клеток и антигенов в AIS используются искусственные аналоги – антитела и антигены. Антитела представляют собой структуры данных, которые представляют решения задачи, а антигены – нежелательные элементы или участки пространства поиска.

      Процесс работы AIS включает в себя этапы обнаружения, распознавания и уничтожения антигенов. На первом этапе генерируется начальная популяция антител, представляющая возможные решения задачи. Затем происходит процесс обнаружения антигенов, то есть нежелательных элементов в пространстве поиска. После обнаружения антитела, способные распознать и связаться с антигенами, усиливаются, а те, которые не эффективны, отбрасываются. Наконец, выбранные антитела, успешно связавшиеся с антигенами, могут использоваться для генерации новых кандидатов решений, что позволяет улучшить производительность алгоритма.

      Алгоритмы оптимизации с искусственным иммунитетом демонстрируют свою эффективность в решении различных задач оптимизации, таких как поиск оптимальных параметров в машинном обучении, проектирование нейронных сетей, а также в задачах адаптивного управления и оптимизации структур данных.

      Рассмотрим пример задачи оптимизации распределения ресурсов в сети. Допустим, у нас есть 3 сервера и 5 задач, и нам нужно распределить эти задачи между серверами таким образом, чтобы минимизировать общую нагрузку на сеть и время выполнения задач. Мы можем использовать алгоритм оптимизации СКАЧАТЬ