Search results for "Ģenētiskie algoritmi"

showing 3 items of 3 documents

Ģenētisko algoritmu izmantošana klasifikācijā

2018

Darbā tiek pētīti tie klasifikācijas problēmas risinājumi, kuri izmanto ģenētiskos algoritmus. Klasifikācijas problēmā dati tiek grupēti pa to klasēm. Datu punktiem koordinātu telpā tiek noteiktas to klases. Ģenētiskie algoritmi ir heiristika, kura var uzlabot risinājumus, tos kombinējot. Iespējams klasifikācijas problēmas risinājums ir lēmumu koks. Maģistra darba mērķis ir izpētīt ģenētisko algoritmu izmantošanas iespējas klasifikācijā. Rezultātā tika izstrādāti ģenētisko algoritmu atribūtu selekcijas, klasifikācijas un ansambļa risinājumi. Klasifikācijas risinājums izmanto selekcijas risinājumu. Attiecīgi ansambļa risinājums izmanto klasifikācijas risinājuma klasifikatorus. Tika īstenotas…

Datorzinātneklasifikācijaģenētiskie algoritmiUCI mašīnmācīšanās repozitorijsJava
researchProduct

Mākslīgā intelekta izmantošana uz stehiometriskiem modeļiem bāzētu organismu celmu izvēlē un metaboliskajā inženierijā biotehnoloģijā

2021

Stehiometrisko genoma mēroga modeļu analīze ar katru gadu kļūst aizvien populārāka metode organismu analīzei, potenciālo modifikāciju meklēšanai un vispārīgi palīdz izvairīties no liekiem laboratorijas eksperimentiem. Tajā pašā laikā būtiski palielinās arī metabolisko reakciju, metabolītu un gēnu datu bāžu izmēri. Šie abi iemesli noved pie nepieciešamības pēc metodēm un algoritmiem, kas spētu apstrādāt aizvien pieaugošos datus un atvieglot metabolisko modeļu izveidi un apstrādi. Šajā darbā tiek izstrādāts kStrainAlgorithm, kurš izmanto ģenētiskos algoritmus, lai pildītu trīs galvenās funkcijas: 1) spēt identificēt nepieciešamās reakcijas genoma mēroga stehiometriskā modeļa darbībai, 2) izma…

MašīnmācīšanāsĢenētiskie algoritmiDatorzinātneMākslīgais intelektsStehiometriskā modelēšanaGenoma mēroga modeļi
researchProduct

Ģenētiskās programmēšanas algoritms reāllaika videospēlē

2018

Darba mērķis ir izpētīt iespējas praktiski izmantot ģenētisko programmēšanas algoritmu un mākslīgo neironu tīklu sniegtās iespējas videospēļu kvalitātes uzlabošanā, darbinot reāllaika videospēļu tēlus. Tiek izpētītas reāllaika videospēlēs pielietotās mākslīgā intelekta metodes, ģenētiskās programmēšanas un mākslīgo neironu tīklu darbības principi un sasniegumi, kā arī veikts eksperiments spēles tēlu apmācībai ar ģenētiskās programmēšanas algoritmu, izveidots vienkāršots, mūsdienu videospēlēm vairāk raksturīgs mākslīgais intelekts, ar kuru tiek salīdzināts apmācītais algoritms eksperimenta vidē un darba ietvaros izstrādātā videospēlē.

mākslīgais intelektsDatorzinātnemākslīgie neironu tīklireāllaika videospēlesģenētiskie algoritmiNEAT algoritms
researchProduct