Algorytmy genetyczne w komentarzu treści do pierwszego zadania.

3 zadanie z tablicy nieobowiązkowe

Drugie zadanie to trzeba funkcje wziąć z Test functions for constrained optimization z:

https://en.wikipedia.org/wi…/Test_functions_for_optimization

Przykład rozwiązania w https://cran.r-project.org/web/packages/GA/vignettes/GA.html

zakładka Constrained optimisation

przykład rozwiązania dla pierwszej funkcji z wiki:

f <- function(x)

{(1-x[1])^2+100*(x[2]-x[1]^2)^2}

c1 <-function(x)

{(x[1]-1)^3-x[2]+1}

c2<- function(x)

{x[1]+x[2]-2}

fitness <- function(x)

{

f <- - f(x)

pen <- 5

penality1 <-log2(1+max(c1(x),0))*pen

penality2 <- log2(1+max(c2(x),0))*pen

f- penality1 - penality2

}

GA <- ga("real-valued", fitness = fitness,

lower = c(-1.5,-0.5), upper = c(1.5,2.5),

# selection = GA:::gareal_lsSelection_R,

maxiter = 1000, run = 200, seed = 123)

summary(GA)


https://scontent-frt3-1.xx.fbcdn.net/v/t1.0-9/83617828_2668092376638762_2351156778202300416_o.jpg?_nc_cat=102&_nc_ohc=ZZ-Z96fdBb8AX8L8c8m&_nc_ht=scontent-frt3-1.xx&oh=47bab55c5494f51cc05091dfad4bab7e&oe=5EFFF6C5

Sieci
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
sieci neuronowe - zadania na zaliczenie

Materiały do tego na: https://github.com/jjallaire/deep-learning-with-r-notebooks

https://scontent-frt3-2.xx.fbcdn.net/v/t1.0-9/83400858_2668090146638985_7196563788617744384_o.jpg?_nc_cat=101&_nc_ohc=CwpCB3e56usAX89Cg0E&_nc_ht=scontent-frt3-2.xx&oh=255027c88f388051251be4ad4886838f&oe=5F02B3C2