Có bạn nào giới thiệu cho tôi các ứng dụng của thuật toán Genetic với. Tôi thấy nói nhiều đến searching, optimization, learning nhưng chẳng hiểu người ta sử dụng như thế nào cả.

Còn khái niệm genetic programming khác với genetic algorithm như thế nào.

Cám ơn trước nhe.

Mình không biết nhiều nhưng đây là khái niệm trong một quyển sách:"Genetic algorithms are search algorithms based on the machanics of natural selection and natual genetics"
Đây là 4 cái khác nhau :
1-GAs work with a coding of the parameter set not the parameters themselves
2-GAs search from a population of points not a single point
3-GAs use payoff(object function) information not derivatives or other auxiliary knowledge
4-GAs use probabilistic transition rules not deterministic rules
Mình chỉ biết đến vậy thôi, có gì mong mọi người chỉ đáp(Hì hì...không dám viết tiếng Việt sợ sai lắm!:-)))

theo minh thi khac biet giua genetic algorithm va genetic programming thi khac nhau o cho mot cai la "algorithm" va mot cai la "programming"

theo minh thi genetic la mot huong nghien cuu ve experimental (empirical) doi hoi khong nhung ket qua bai toan improve evolutionarily ma con ca cach xay dung loi giai cung evolutionarily.  nguoi xay dung thuan toan thong qua cac thi nghiem ma cai tien loi giai.

mot huong moi cua genetic algorithm la memetic algorithm.  trong memetic algorithm, khong nhung chung ta xem buoc crossover giua 2 ca the la quan trong, ma con xem su phat trien doc lap cua loi giai la quan trong.

my philosophy:  khi lam genetic, dung chu trong nhieu qua den nhung cai theory loan ngoan (tat nhien phai co theory roi moi thi nghiem duoc, nhung khong co qua tap trung vao theory), cu xay dung nhieu thuat giai, roi ket hop lai voi nhau, thi nghiem, roi xem ket qua.  vi ban than cua genetic algorithm la dua tren natural va anti-theorism.

duyhuynh

Mình có một  cuốn E-book "Practical AI Java Programming" , trong đó nói về Genetic Algorithm rất kỹ và có cả các Java implementaion nữa. Nếu bạn muốn tìm hiểu thì cho mình địa chỉ mail, mình sẽ gửi cho.

Bạn nào thích quyển sách đó thi vào trang này nè: http://markwatson.com/

Xin chào bạn
Mình  cũng quan tâm tới trí tuệ nhân tạo, vì vậy bạn vui lòng gửi cho mình cái ebook đó. Nhân tiện mình giới thiệu 1 địa chỉ source code về AI. Các bạn tham khảo thữ xem : http://www.aic.nrl.navy.mil/galist/src/
Email của mình là : dxcmanufan@yahoo.com
Cám ơn

Chào các bạn,

:"Genetic algorithms are search algorithms based on the machanics of natural selection and natual genetics"
Đây là 4 cái khác nhau :
1-GAs work with a coding of the parameter set not the parameters themselves
2-GAs search from a population of points not a single point
3-GAs use payoff(object function) information not derivatives or other auxiliary knowledge
4-GAs use probabilistic transition rules not deterministic rules

Redsun, bạn đọc cuốn "Genetic Algorithm in Search, Optimization, and Machine Learning" của David Goldberg rồi à? Mình đang đọc cuốn đó nhưng mờ mịt quá. Trong đó nhiều review quá mà không có giải thích cụ thể. Bạn giúp mình hiểu nó nhé. Bỏ qua mấy chương giải thích toán học cho GA, mình đang đọc Genetic-Based Machine Learning, nhưng chẳng hiểu nó viết về cái gì :(

Mình đang phải giải quyết một vấn đề liên quan đến classify and cluster một số bức ảnh đựa vào các đặc tính của nó, từ đó có thể nhận dạng các bức ảnh mới. GA được đề cập nhiều đến khả năng Search và Optimization, không biết nó có thể thực hiện cho bài toán phân loại và nhận dạng không?

Mong nhận được ý kiến của các bạn

Xin lỗi, mình cũng mới tìm hiểu về cái này thôi, cũng như bạn đó, đang đọc mà, nhưng có một địa chỉ này ,rất nhiều ví dụ, bạn vào xem chắc sẽ hiểu được phần nào.Còn về vấn đề của bạn thì mình xin có ý kiến thế này, ảnh thì mình không biết nhưng nếu đó là các hình khối thì theo mình nên dùng neural network. bạn nghĩ thế nào?Nếu có gì thì post lên, chúng ta cùng trao đổi!
Địa chỉ đây: http://www.arieldolan.com/ofiles/ga/gaa/gaa.html
Thân.

Cảm ơn bạn đã chỉ cho mình tài liệu tham khảo.

Quay lại vấn đề của mình nhé, xử lý ảnh ở đây chỉ là vấn đề cụ thể của mình thôi, mỗi một ảnh được xử lý để lấy được các thuộc tính của nó. Đây là bước tiền xử lý, chúng ta không cần quan tâm. Cuối cùng mỗi phần tử được đặc trưng bởi một tập hợp các tham số (mỗi tham số có thể là nhiều chiều). Sau đó là công việc phân loại và nhóm các đối tượng như mình đã trình bầy.

Mình cũng đã nghĩ đến việc dùng Neural Network, nhưng nếu chỉ dùng NN không thôi thì đầu vào sẽ bị sẽ bị fixed cứng bởi tập hợp các tham số có được. Mình muốn có sự lựa chọn mềm dẻo các tham số để tạo ra kết quả hợp lý nhất trong quá trình training. Do đó mình nghĩ đến việc dùng GA. Tuy nhiên chỉ mới nghĩ thế thôi, chưa biết làm thế nào cả :) Một số tài liệu nói đến việc dùng GA cho việc training các tham số của NN. Mình đang tìm hiểu. Ngoài ra Hidden Markov Models cũng có thể sử dụng, nhưng mình tạm bỏ qua phương pháp này.

Hôm qua có dùng Google search trong mục group cũng được khá nhiều tài liệu nói đến việc sử dụng GA cho clustering, nhưng mình mới xem qua thì thấy quá là khó hiểu :(

Các bạn có ý kiến gì thì đóng góp cho mình với nhé.

Cha`o Thanh va` ca'c ba.n kha'c

Toi co' do.c qua pha`n trao do?i cu?a ca'c ba.n va` hy vo.ng vo'i chu't i't kie'n thu'c co' the? giu'p them y' kie'n cho Thanh

Ca'c ba.n nghi~ du'ng, GA ra't hay trong vie.c search in optimisation, ve` vie.c du`ng GA de? ti`m cluster, toi khong ro~ la'm, ne'u nhu~ng ta'm h`nh sau khi do?i tha`nh data, toi chua hie?u ro~ ve` data cu?a Thanh, ne'u co' the? ha~y gia?i thi'ch ro~ hon, nhu~ng da.c ti'nh cu?a a?nh la` gi`, va` data se~ nhu the' na`o de? gia?i thi'ch da.c ti'nh do', khong the? de` nghi. mo.t ca'ch na`o cha'c cha'n, la'y vi' du. de? bie't duo.c ve` mo.t con so' (pattern recognition), ma` toi da~ hie?u qua, trong khuon hi`nh chu? nha.t vo'i dimension se~ la` nhu~ng pixels(khong di.ch duo.c) chie`u ngang la` 15 pixels. chie`u do.c la` 15 pixels, so' mo.t duo.c ve~ ba`ng mouse va` mo.t so' pixels trong so' 1 se~ co' ma`u den va` so' pixel co`n la.i khong na`m trong so' 1 se~ la` ma`u tra'ng. data du`ng de? represent cho so' 1 se~ co' the? la` hai ca'ch. ca'ch thu' nha't la` mo.t da~i so' 225 pixels  vo'i nhu~ng so' tha.p phan (real number) cho do. da.m  hay lo.t cu?a pixels, co' nguo`i thi` du`ng binary number  0 cho tra'ng va` 1 cho den, desired out put se~ la` so' 1. ca'ch thu' hai thi` mo~i so' se~ co' 225 row (ha`ng ngang) va` 3 columns (ha`ng do.c) da.i die.n cho to.a do. x, y, va` do. da.m cu?a pixel, output data se~ la` con so' do', vo'i 10 cons o' tu` 0 to'i 9 thi` data base se~ co' 2250 rows, mo~i la`n test se~ co' 225 rows va` neural network du`ng back propagation se~ recognise conso',
ne'u Thanh muo'n du`ng mo.t clustering technique ma` theo toi hie?u y' cu?a Thanh la` data base khong co' fixed output, thi` Thanh ha~y ti`m hie?u ve` Self Organisation Map hay co' ten la` Kohonen network va` mo.t technique kha'c la` fuzzy c means clustering vo'i ca'ch na`y pha?i ro~ la` mi`nh ca`n bao nhieu cluster. Do' la` nhu~ng technique ve` unsupervised learning, vo'i Thanh va` ca'c ba.n mo'i la`m quen hay muo'n ti`m hie?u ve` AI thi` toi nghi~ truo'c he't ca'c ba.n ha~y ti`m do.c ve` ly' thuye't trong sa'ch gia'o khoa sau khi hie?u ro~ ha~y kie'm tren internet vi` do' la` mo.t ru`ng information to't xa'u la~n lo.n va` se~ la`m cho ca'c ba.n nhu la.c va`o me^ ho^`n tra^n (Matrix ?), ha~y hie?u ro~ ve` application ma` ca'c ba.n muo'n du`ng nhu input data la` gi`, sau do' ha~y nghi~ ve` technique sau, hy vo.ng vo'i chu't i't kie'n thu'c se~ giu'p cho Thanh va` ca'c ba.n co' duo.c ca'ch gia~i quye't kho' khan.
Xin lo~i Thanh, toi co' muo.n cau ho?i cu?a Thanh de? gio'i thie.u ve` GA cho ca'c ba.n sinh vien na`o muo'n ti`m hie?u ve` AI o? webpage trao do?i y' tuo?ng trong die~n da`n ho.c sinh sinh vien http://www.hssv.vnn.vn/diendan/ vo'i y' dinh gia?i thi'ch va` gio'i thie.u ve` AI cho ca'c ba.n SVHS Vietnam hy vo.ng se~ co' nhie`u nguo`i thi'ch va` u'ng du.ng trong mo.i nga`nh nghe`. Cha`o Thanh va` ca'c ba.n

Chuong Tran