4.12.1. Независимое применение генетических алгоритмов и нейронных сетей

Генетические алгоритмы и нейронные сети могут независимо применяться для решения одной и той же задачи. Этот подход иллюстрируется на рис. 4.116.

Рис. 4.116. Генетический алгоритм и нейронная сеть независимо применяются для решения одной и той же задачи.

Например, описаны независимые применения нейронных сетей, генетических алгоритмов и алгоритма KNN «ближайший сосед» (К - means nearest neighbour) для решения задач классификации. В работе [40] проведено сравнение трехслойной однонаправленной нейронной сети с обучением по методу обратного распространения ошибки (обучение с учителем), сети Кохонена с самоорганизацией (обучение без учителя), системы классификации, основанной на генетическом алгоритме, а также алгоритма KNN «ближайший сосед». Авторы работы [39] считают независимое применение этих методов для решения задачи автоматической классификации результатов ЭМГ (электромиография - регистрация электрической активности мышц) вспомогательным объединением.

Известны и другие работы, в которых сравниваются возможности применения различных методов (в частности, генетических алгоритмов и нейронных сетей) для решения одних и тех же задач [46]. Примером задачи, которую можно решить с помощью как нейронной сети, так и генетического алгоритма, может служить задача о коммивояжере [28, 33, 36].