دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 79741
ترجمه فارسی عنوان مقاله

برنامه ریزی خودکار حل مسئله با بازده انسانی با استفاده از برنامه نویسی ژنتیکی

عنوان انگلیسی
Routine high-return human-competitive automated problem-solving by means of genetic programming
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
79741 2008 19 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Information Sciences, Volume 178, Issue 23, 1 December 2008, Pages 4434–4452

ترجمه کلمات کلیدی
برنامه نویسی ژنتیک، محاسبات تکاملی، طراحی خودکار، اختراع خودکار، اختراعات ثبت اختراع، کنترل کننده ها، مدارهای آنالوگ
کلمات کلیدی انگلیسی
Genetic programming; Evolutionary computation; Automated design; Automated invention; Patented inventions; Controllers; Analog circuits
ترجمه چکیده
برنامه نویسی ژنتیکی یک روش سیستماتیک برای گرفتن رایانه برای حل مشکلات خودکار است. برنامه نویسی ژنتیکی از یک بیانیه بالا در مورد آنچه که باید انجام شود شروع می شود و به طور خودکار برنامه کامپیوتری را برای حل مشکل با استفاده از یک فرایند تکاملی شبیه سازی می کند. این مقاله نشان می دهد که برنامه نویسی ژنتیک (1) در حال حاضر به طور مرتب اطلاعات هوشمندانه ای را برای انسان های رقابتی ارائه می دهد؛ (2) دستگاه اختراع خودکار است؛ (3) می تواند به صورت خودکار یک راه حل کلی برای یک مشکل را در قالب یک توپولوژی پارامتریک ایجاد کند و (4) پیشرفت های نتایج کیفی قابل ملاحظه ای را همزمان با پنج افزایش تقریبا مرتبه ای در هزینه های زمان کامپیوتر انجام داده است. این نکات توسط گروهی از نتایج اخیر شامل سنتز اتوماتیک توپولوژی و اندازه مدارهای الکتریکی آنالوگ، سنتز اتوماتیک قرار دادن و مسیریابی مدارها و سنتز اتوماتیک کنترل کننده ها و نیز ارجاعات به کارهای مربوط به سنتز اتوماتیک نشان داده شده است. آنتن ها، شبکه های واکنش های شیمیایی (مسیرهای متابولیکی)، شبکه های ژنتیک، الگوریتم های ریاضی و طبقه بندی پروتئین.

چکیده انگلیسی

Genetic programming is a systematic method for getting computers to automatically solve problems. Genetic programming starts from a high-level statement of what needs to be done and automatically creates a computer program to solve the problem by means of a simulated evolutionary process. The paper demonstrates that genetic programming (1) now routinely delivers high-return human-competitive machine intelligence; (2) is an automated invention machine; (3) can automatically create a general solution to a problem in the form of a parameterized topology and (4) has delivered a progression of qualitatively more substantial results in synchrony with five approximately order-of-magnitude increases in the expenditure of computer time. These points are illustrated by a group of recent results involving the automatic synthesis of the topology and sizing of analog electrical circuits, the automatic synthesis of placement and routing of circuits, and the automatic synthesis of controllers as well as references to work involving the automatic synthesis of antennas, networks of chemical reactions (metabolic pathways), genetic networks, mathematical algorithms, and protein classifiers.