|
34 Рис. 1.1. Классификация программных продуктов, использующих НС, но степени их открытости Ко второму классу относятся системы с возможностью настройки архитектуры НС и алгоритма обучения. Данные программные продукты предиа• Л значены для решения прикладных или исследовательских задач. Пользователь в таких системах задает архитектуру НС, выбирает способ кодирования и ¡t предварительной обработки данных, задает методику обучения. Основными недостатками подобных систем являются фиксированный набор архитектур, сложность кодирования/декодирования входных данных. Примерами таких систем являются: Statistica neural Networks (The Software Partnership) и Neuro solutions (NeuroDimension, Inc). Для устранения основного недостатка систем второго класса, в программных продуктах третьего типа добавляется возможность подключать модули или библиотеки функций собственной разработки. Это повышает гибкость систем за счет возможности добавления новых архитектур и методов обучения ПС. Примерами таких систем являются: Neuro office (Альфа Систем). Четвертый тип программных систем представляет собой библиотеки функций или визуальных компонентов, которые содержат процедуры, реали |
55 например, через указание пользователем необходимой точности и скорости получения решения выбирается размер популяции и количество поколений. В таких программных продуктах вся внутренняя структура и особенности реализации генетических операторов (ГО) являются скрытыми от пользователя. С другой стороны благодаря разработки под конкретную задачу, данные системы показывают лучшие результаты, чем универсальные. Примерами таких систем являются: PC/Вeagle (Forsyth), PolyAnalyst(MeranbiOTepa), работы компаний Fujitsu, General Electrics и др. Ко второму классу относятся системы с возможностью настройки параметров ГА и ФП. Данные программные продукты предназначены для решения прикладных или исследовательских задач. Пользователь в таких системах задает ФП, выбирает способ кодирования и генетические операторы, задает критерий останова. Основными недостатками подобных систем являются фиксированный набор ГО, сложность кодирования/декодирования хромосом в совокупности с расчетом ФП. В большинстве таких систем ФП должна быть представлена как некоторая аналитическая зависимость от значений генов. Примерами таких систем являются: GeneHunter(Ward Systems Group) и Evolver (Axcelis Inc.). ь Для устранения основного недостатка систем второго класса, в программных продуктах третьего типа добавляется возможность подключать модули или библиотеки функций собственной разработки. Это повышает гибкость систем за счет возможности добавления новых ГО и произвольного расчета ФП. Примерами таких систем являются: OOGA / Genesis (The Software Partnership). Четвертый тип программных систем представляет собой библиотеки функций или визуальных компонентов, которые содержат процедуры, реализующие генетический алгоритм. Разработчики программ имеют возможность подключить данную библиотеку и использовать генетический поиск в своей программе с минимумом затрат. Использование библиотек позволяет практически неограниченно расширять ГО, способы |