Cei care lucreaza in informatica neuronala trebuie sa stie algoritmul albinelor

Optimizarea retelelor neurale pentru identificarea defectelor din lemn folosind Bees Algorithms

Algoritmii albinelor au fost utilizati pentru optimizarea retelelor neurale pentru a determina defectele din lemn. Acest algoritm bazat pe nivelurile de populatie mimeaza comportamentul natural al coloniilor de albine in ceea ce priveste alimentatia. Algoritmul face initial cautari in vecinatati combinat cu cautari random.

Multe probleme cu variabile multiple pentru optimizare nu se pot rezolva fara calcule polinomiale.

Acest fapt a trezit interesul pentru algoritmi de cautare care gasesc o solutie aproximativ optima intr-un timp rezonabil. Algoritmul descris pentru detectia defectelor din lemn este un algoritm capabil sa localizeze solutia buna in mod eficient. Algoritmul se inspira din comportamentul de hranire al coloniilor de albine si poate fi considerat un algoritm pentru optimizare inteligenta.

Aplicatia noului algoritm a avut ca scop detectia problemelor din stratul de furnir sau din placaj. Daca placa de furnir sau de placaj are defecte severe sau are un numar mare de defecte mai mici, acest lucru poate sa aiba un impact negativ asupra calitatii produsului mai ales cand placile sunt imbinate. Cercetatorii au dezvoltat sisteme care identifica si detecteaza automat aceste defecte. Unele sisteme implica utilizarea imaginilor si tehnici de procesare, pentru a surprinde caracteristicile esentiale ale tuturor defectelor si pentru a le putea clasifica si recunoaste.

Algoritmii Swarm mimeaza metodele naturale pentru a ajunge la solutia ideala. O diferenta importanta intre algoritmii swarm si algoritmii de cautare directa este faptul ca algoritmii swarm utilizeaza o populatie de solutii pentru fiecare iteratie in loc sa caute o singura solutie. Deoarece un numar mare de solutii este parcurs intr-o singura iteratie se vor obtine astfel mai multe solutii. Daca o problema trebuie sa aiba o singura solutie optima atunci toate aceste solutii gasite de algoritmii swarm vor conduce in final spre una singura care va fi si cea optima. De asemenea daca o problema trebuie sa aiba mai multe solutii atunci in final se va obtine exact numarul de solutii necesar.

Leave a Reply

Acest sit folosește Akismet pentru a reduce spamul. Află cum sunt procesate datele comentariilor tale.

Acest site folosește cookie-uri. Acceptați sau refuzați cookie-urile. Pentru mai multe detalii privind gestionarea preferințelor referitoare la cookie-uri, vedeți Politica de utillizare cookie-uri. Pentru alte detalii, va rugam sa accesati pagina Politică de Confidențialitate.