In the computer science field of ar

In the computer science field of artificial intelligence, genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural selection. This heuristic (also sometimes called a meta heuristic) is routinely used to generate useful solutions to optimization and search problems.[1] Genetic algorithms belong to the larger class of evolutionary algorithms (EA), which generate solutions to optimization problems using techniques inspired by natural evolution, such as inheritance, mutation, selection, and crossover.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คอมพิวเตอร์ศาสตร์ด้านปัญญาประดิษฐ์ ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA) เป็น heuristic ค้นที่เลียนแบบกระบวนการในการคัดเลือกโดยธรรมชาติ เป็นประจำใช้ heuristic นี้ (นอกจากนี้บางครั้งเรียกว่า meta heuristic) เพื่อสร้างโซลูชั่นที่มีประโยชน์เพิ่มประสิทธิภาพและค้นหาปัญหา[1] อัลกอริทึมทางพันธุกรรมที่เป็นของชั้นใหญ่อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการ (EA), การสร้างวิธีแก้ไขปัญหาเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้เทคนิคแรงบันดาลใจ โดยวิวัฒนาการธรรมชาติ มรดก กลายพันธุ์ การเลือก และแบบไขว้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ของปัญญาประดิษฐ์ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA) เป็นเรียนรู้การค้นหาที่เลียนแบบกระบวนการของการคัดเลือกโดยธรรมชาติ ช่วยแก้ปัญหานี้ (บางครั้งเรียกว่าฮิวริสติก) ใช้เป็นประจำในการสร้างโซลูชั่นที่เป็นประโยชน์ต่อการเพิ่มประสิทธิภาพและการค้นหาปัญหา. [1] ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมอยู่ในชั้นเรียนขนาดใหญ่ของขั้นตอนวิธีวิวัฒนาการ (EA) ซึ่งสร้างการแก้ปัญหาเพิ่มประสิทธิภาพการใช้เทคนิคแรงบันดาลใจจาก วิวัฒนาการตามธรรมชาติเช่นมรดกการกลายพันธุ์การเลือกและครอสโอเวอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ด้านปัญญาประดิษฐ์ Genetic Algorithm ( GA ) เป็นการค้นหาแบบที่เลียนแบบกระบวนการของการคัดเลือกโดยธรรมชาติ นี้ฮิวริสติก ( ยังบางครั้งเรียกว่าเมตาฮิวริสติก ) ถูกใช้เพื่อสร้างโซลูชั่นที่มีประโยชน์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและปัญหาการค้นหา [ 1 ] ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมของชั้นเรียนขนาดใหญ่ของขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการ ( EA )ซึ่งสร้างโซลูชั่นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้เทคนิคจากวิวัฒนาการทางธรรมชาติ เช่น มรดก การกลายพันธุ์ การเลือก และครอสโอเวอร์