Меметические вычисления
 | Эту статью может потребовать очистки Википедии , чтобы она соответствовала стандартам качества . Конкретная проблема: статья полна неправильного написания заглавных букв. ( Май 2024 г. ) |
Меметические вычисления — это новая вычислительная парадигма, включающая в себя понятие мема (ов). [1] как базовые единицы передаваемой информации, закодированной в вычислительных представлениях, для повышения производительности искусственных эволюционных систем в области поиска и оптимизации . [2] [3] [4]
Термин меметические вычисления часто неверно интерпретируется как означающий то же самое, что и меметические алгоритмы (МА). [5] которые обычно гибридизируют алгоритмы глобального поиска на основе населения с одной или несколькими схемами локального поиска. Примечательно, что меметические вычисления предлагают гораздо более широкую сферу применения, закрепляя идею мемов в концепциях, которые открывают путь к одновременному изучению проблем и подходам к оптимизации.
Методы
[ редактировать ]Существует два разных метода, описывающих историю и развитие меметики в вычислительной технике. Это мемы, созданные людьми, и мемы, созданные машинами.
Мемы, созданные человеком
[ редактировать ]Одним из наиболее широко признанных примеров меметической вычислительной парадигмы являются меметические алгоритмы первого поколения (МА). В частности, MA называются гибридными алгоритмами, предписывающими сочетание глобального поиска на основе популяции в сочетании с одной или несколькими схемами локального поиска (интерпретируемыми как вычислительные проявления мемов), такими как эвристические уточнения решений, градиентного спуска процедуры и т. д. конкретный выбор эвристики локального поиска создается вручную (задается вручную) экспертом в предметной области и часто требует достаточно глубокого понимания рассматриваемой проблемы.
MA второго поколения ориентированы на адаптивный выбор на основе данных и интеграцию мемов из вручную заданного каталога мультимемов (пула мемов); [6] извлечение шаблонов (знаний) из данных, сгенерированных в ходе поиска/оптимизации, чтобы выявить многообещающие комбинации мемов во время выполнения. [7] [8]
Машинные мемы
[ редактировать ]Лишь недавно концепция мемов была освобождена от узких рамок просто созданных вручную эвристик локального поиска, проложив путь к полностью автоматизированному извлечению, распространению и эксплуатации мемов знаний. В эпоху демократизации данных и доступа к современным вычислительным платформам возникает беспилотная мульти-мемная среда; тот, в котором мемы, отражающие различные формы знаний более высокого порядка по решению проблем, обнаруживаются машинами. После этого они становятся доступными для повторного использования при решении различных задач. Таким образом, это позволяет продвинутым оптимизаторам автоматически использовать передаваемые мемы и на лету организовывать пользовательское поведение поиска без вмешательства человека.
Приложения
[ редактировать ]Концепция мемов использовалась в различных областях исследований, например, в робототехнике, многоагентных системах, робототехнике, оптимизации, [9] разработка программного обеспечения, социальные науки и т. д.
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Докинз, Р. (1976). Эгоистичный ген. Издательство Оксфордского университета.
- ^ Онг, Ю.С., Лим, М.Х., и Чен, X. (2010). Меметические вычисления — прошлое, настоящее и будущее [передовой рубеж исследований]. Журнал IEEE Computational Intelligence, 5 (2), 24–31.
- ^ Чен, X., Онг, Ю.С., Лим, М.Х., и Тан, К.К. (2011). Многогранный обзор меметических вычислений. Транзакции IEEE по эволюционным вычислениям, 15(5), 591-607.
- ^ Гупта А. и Онг Ю.С. (2018). Меметические вычисления: движущая сила передачи знаний в эпоху оптимизации, основанной на данных (том 21). Спрингер.
- ^ Москато, П. (1989). Об эволюции, поиске, оптимизации, генетических алгоритмах и боевых искусствах: На пути к меметическим алгоритмам. Программа параллельных вычислений Калифорнийского технологического института, отчет C3P, 826, 1989.
- ^ Красногор Н., Блэкберн Б.П., Берк Э.К. и Херст Дж.Д. (2002, сентябрь). Мультимемные алгоритмы предсказания структуры белков. На Международной конференции по параллельному решению проблем природы (стр. 769-778). Шпрингер, Берлин, Гейдельберг.
- ^ Красногор Н., Блэкберн Б.П., Берк Э.К. и Херст Дж.Д. (2002, сентябрь). Мультимемные алгоритмы предсказания структуры белков. На Международной конференции по параллельному решению проблем природы (стр. 769-778). Шпрингер, Берлин, Гейдельберг.
- ^ Онг, Ю.С., и Кин, Эй.Дж. (2004). Металамаркианское обучение в меметических алгоритмах. Транзакции IEEE по эволюционным вычислениям, 8 (2), 99–110.
- ^ Фэн, Л., Онг, Ю.С., Лим, М.Х., и Цанг, И.В. (2015). Меметический поиск с междоменным обучением: реализация между CVRP и CARP. Транзакции IEEE по эволюционным вычислениям, 19(5), 644-658.