План
Введение. 2
История появления эволюционных алгоритмов. 4
Нейрокомпьютерные исследования в России. 7
Генетические алгоритмы.. 10
Реализация генетических алгоритмов. 13
Применение генетических алгоритмов. 16
Символьная модель простого генетического алгоритма. 18
Работа простого генетического алгоритма. 20
Шима (schema) 22
Теорема шим. 24
Перспективные направления развития нейрокомпьютерных технологий. 26
Заключение. 30
Литература. 32
Введение Наряду с развитием персональных ЭВМ, сетей ЭВМ и высокопроизводительных суперЭВМ традиционной архитектуры в последние годы существенно повысился интерес к разработке и созданию компьютеров нетрадиционного типа и, прежде всего, нейрокомпьютеров. Связано это с тем, что, несмотря на высокую производительность современных суперЭВМ, приближающуюся к предельно допустимой, все еще остается много практически важных проблем, для решения которых нужны более мощные и более гибкие вычислительные средства. Они необходимы для глобального моделирования процессов в экосистемах, при решении задач нейрофизиологии, искусственного интеллекта, метеорологии, сейсмологии и т. п. Необходимы они и при создании систем управления адаптивных интеллектуальных роботов.
Бортовые ЭВМ таких роботов должны воспринимать большие объемы информации, поступающей от многих параллельно функционирующих датчиков, эффективно обрабатывать эту информацию и формировать управляющие воздействия на исполнительные системы в реальном масштабе времени. Более того, управляющие компьютеры интеллектуальных роботов должны оперативно решать задачи распознавания образов, самообучения, самооптимизации, самопрограммирования, т. е. те задачи, которые весьма сложны для традиционных ЭВМ и суперЭВМ. Поэтому остается актуальной необходимость в поиске новых подходов к построению высокопроизводительных ЭВМ нетрадиционной архитектуры. Среди таких подходов центральное место занимает нейрокомпьютерный подход.
Его суть состоит в разработке принципов построения новых мозгоподобных архитектур сверхпроизводительных вычислительных систем – нейрокомпьютеров. Подобно мозгу, такие системы должны обладать глобальным параллелизмом, самообучением, самооптимизацией, самопрограммированием и другими свойствами биологических систем. Ожидается, что нейрокомпьютеры в принципе смогут решить многие из тех проблем, которые сдерживают дальнейшее развитие научно-технического прогресса.
По современным представлениям нейрокомпьютер – это система, предназначенная для организации нейровычислений путем воспроизведения информационных процессов, протекающих в нейронных сетях мозга. Структурной единицей служит специфический процессор – нейропроцессор, имитирующий информационное функционирование отдельных нервных клеток – нейронов. Нейропроцессоры связываются друг с другом в нейроподобные структуры, имитирующие нейронные сети мозга. По этой причине, чем точнее НП воспроизводит информационную деятельность нервных клеток, и чем ближе конфигурации искусственных нейронных сетей к конфигурациям сетей естественных, тем больше шансов воспроизвести в нейрокомпьютерах самообучение, самопрограммирование и другие свойства живых систем.
С точки зрения вычислительной техники, каждый нейропроцессор представляет собой специализированное процессорное устройство, реализуемое программным, аппаратным или программно-аппаратным способом. ............
