Hola, algunos de los cuales puedo recordar ahora son:
- Algoritmos evolutivos: John Holland los desarrolló durante la década de 1930 mientras trabajaba para la Universidad de Michigan, pero no recibió mucha atención hasta los años 70, cuando aumentó la potencia informática. Se inspiraron en cómo funciona la selección natural, impulsada por criterios de representación de la población (binaria o no binaria) y selección (probabilística o determinista). Estos individuos son evaluados a través de una función de acondicionamiento físico diseñada que evaluará quién decide finalmente transmitir su información para la próxima generación, junto con muchos otros factores decisivos que están en juego.
- Redes neuronales: estos son algoritmos inspirados en cómo funcionan las neuronas. No estoy bien instruido sobre estos, pero puedes leer por tu cuenta. Están diseñados principalmente para el aprendizaje automático. En realidad, las redes neuronales emulan el proceso cognitivo del aprendizaje.
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- Cómo demostrar que [matemáticas] \ displaystyle \ sum_ {k = 0} ^ {\ infty} \ dfrac {(k + 2) (2k + 3)} {17k!} = E [/ matemáticas]
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En esta imagen, los nodos de entrada reciben información, mientras que cada nodo oculto recibe información de cada entrada, y cada nodo oculto desarrolla una entrada para el nodo de salida, que generalmente resulta en el aprendizaje mediante un procedimiento de entrenamiento.
- Optimización de colonias de hormigas : se inspira en cómo las hormigas encuentran su comida. Cuando dejan un rastro de feromonas, otras hormigas lo siguen. Un camino más corto conduce a un mayor aumento de la densidad lineal de las feromonas, por lo tanto, más y más hormigas irán por el camino más corto y alcanzarán un máximo local.
La ruta más corta está representada por b, mientras que para b, la curva grande en la ruta de retorno la hace más larga. Entonces, mientras una cantidad igual de hormigas toma ayb, la que llegue primero tendrá el rastro de feromona listo, por lo tanto, se forma un circuito de retroalimentación positiva en el que cada vez más hormigas prefieren el camino más corto. Puede controlar variables como el número de hormigas exploradoras, la tasa de colocación de feromonas en el camino, por ejemplo.
- Optimización de enjambre: ¿Cómo funciona la inteligencia de enjambre?
En un enjambre, normalmente hay un líder que establece el vector de dirección. Los agentes que rodean al líder evaluarán la velocidad del líder y volarán paralelos pero sin chocar. Entonces emerge una velocidad promedio y el enjambre sigue eso. También se utiliza para problemas de optimización.
- Autómatas celulares : a partir de una disposición 2D de patrones de píxeles, puede establecer un patrón de reglas con código binario para generar la siguiente capa. Algunos patrones complejos muy interesantes surgen con estos algoritmos, como:
Como puede ver, puede obtener muchos patrones agradables de los autómatas celulares que pueden describir características como los patrones de piel de animales.
