بررسی تاثیر استفاده از الگوریتم های بهینه سازی تکاملی در بهبود فرآیندهای یادگیری

Publish Year: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 44

This Paper With 9 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JSIED-2-2_002

تاریخ نمایه سازی: 18 شهریور 1403

Abstract:

این مقاله به بررسی جامع تاثیر الگوریتم های بهینه سازی تکاملی در بهبود فرآیندهای یادگیری می پردازد. الگوریتم های تکاملی که از تکامل طبیعی الهام گرفته اند، ابزارهای قدرتمندی برای حل مسائل پیچیده بهینه سازی در یادگیری ماشینی ارائه می دهند. این مرور شامل مبانی نظری این الگوریتم ها از جمله الگوریتم ژنتیک، بهینه سازی گروه ذرات و تکامل تفاضلی و کاربردهای آنها در بهبود مدل های یادگیری است. در این مطالعه، عملکرد و اثربخشی این الگوریتم ها در زمینه های مختلف یادگیری ماشینی مقایسه شده و نقاط قوت آنها در بهینه سازی پارامترها، انتخاب ویژگی ها و ساختار مدل مورد بررسی قرار گرفته است. همچنین، چالش هایی نظیر تنظیم پارامترها، پیچیدگی محاسباتی و همگرایی به راه حل های محلی که ممکن است اثربخشی این الگوریتم ها را محدود کنند، شناسایی شده است. نتایج این مطالعه نشان می دهد که الگوریتم های بهینه سازی تکاملی پتانسیل زیادی برای بهبود فرآیندهای یادگیری دارند، اما نیاز به تحقیقات بیشتری برای رفع شکاف های موجود و بهبود این روش ها احساس می شود. این مقاله با پیشنهاداتی برای تحقیقات آینده به پایان می رسد و بر اهمیت توسعه الگوریتم های ترکیبی و بهبود روش های تنظیم پارامترها برای دستیابی به عملکرد بهتر در مسائل یادگیری پیچیده تاکید می کند. این مقاله به بررسی جامع تاثیر الگوریتم های بهینه سازی تکاملی در بهبود فرآیندهای یادگیری می پردازد. الگوریتم های تکاملی که از تکامل طبیعی الهام گرفته اند، ابزارهای قدرتمندی برای حل مسائل پیچیده بهینه سازی در یادگیری ماشینی ارائه می دهند. این مرور شامل مبانی نظری این الگوریتم ها از جمله الگوریتم ژنتیک، بهینه سازی گروه ذرات و تکامل تفاضلی و کاربردهای آنها در بهبود مدل های یادگیری است. در این مطالعه، عملکرد و اثربخشی این الگوریتم ها در زمینه های مختلف یادگیری ماشینی مقایسه شده و نقاط قوت آنها در بهینه سازی پارامترها، انتخاب ویژگی ها و ساختار مدل مورد بررسی قرار گرفته است. همچنین، چالش هایی نظیر تنظیم پارامترها، پیچیدگی محاسباتی و همگرایی به راه حل های محلی که ممکن است اثربخشی این الگوریتم ها را محدود کنند، شناسایی شده است. نتایج این مطالعه نشان می دهد که الگوریتم های بهینه سازی تکاملی پتانسیل زیادی برای بهبود فرآیندهای یادگیری دارند، اما نیاز به تحقیقات بیشتری برای رفع شکاف های موجود و بهبود این روش ها احساس می شود. این مقاله با پیشنهاداتی برای تحقیقات آینده به پایان می رسد و بر اهمیت توسعه الگوریتم های ترکیبی و بهبود روش های تنظیم پارامترها برای دستیابی به عملکرد بهتر در مسائل یادگیری پیچیده تاکید می کند.