Algoritmus szimuláció

A szimuláló algoritmus egy módszer a biológiai szabályozási rendszerekben előforduló folyamatok modellezésére. Lehetővé teszi a biológiai rendszerek szerkezetének és működésének tanulmányozását, valamint új szabályozási algoritmusok létrehozását.

A szimulációs algoritmus egy biológiai rendszer belső szerkezetének és munkája jellegének elemzésén alapul. Gépi tanulási és mesterséges intelligencia technikákat használ a rendszer modelljének elkészítéséhez. A modell lehetővé teszi a rendszeren belüli folyamatok tanulmányozását és optimális megoldások meghatározását a rendszer kezelésére.

A szimulátor algoritmusok egyik fő előnye a tanulási képessége. Alkalmazkodni tud az új feltételekhez és feladatokhoz, ami lehetővé teszi, hogy felhasználja a biológia és az orvostudomány különböző problémáinak megoldására.

Így a szimuláló algoritmus hatékony eszköz a biológiai rendszerek tanulmányozására és új szabályozási algoritmusok létrehozására. Lehetővé teszi a biológiai rendszerekben lezajló folyamatok jobb megértését, és ezen ismeretek felhasználását hatékonyabb megoldások létrehozására a tudomány és a technológia különböző területein.

Algoritmus szimuláció

Az algoritmus leírása Az élő szervezetek működési mechanizmusainak feltárásának problémájának meghatározó megközelítése az információs folyamatok mesterséges intelligencia szemszögéből történő vizsgálata. A biológiai rendszerek vezérlőrendszereinek fejlesztésének sajátossága a diszkrét vezérlőautomaták jelenléte, mint elemi egység egy magasabb rendű vezérlőrendszeren belül (például sejt, utódszaporítási alrendszer stb.), ahol az irányítást tárolják. a teljes vezérlési rendszer intrastrukturális tanulási potenciálja, amely befolyásolja az elemi vezérlések áramlásának jellegét a blokkjainak működése során. Az algoritmus egy elemi automata (alacsony rendű vezérlőrendszer) vezérlési műveletét szimulálja. Nem rendelkezik a magasabb rendű vezérlőrendszer blokkok jellemző funkcióinak felépítéséről, hanem a vezérlési struktúrák belső kritériumai szerint választja ki a vizsgált szabályozási opcióhoz szükséges információkat, számos külső hatás függvényében. Az algoritmus tartalmaz egy kezdeti információ blokkot bemenetként, majd egy blokkot a vezérlési művelet opció irányított kiválasztásához egy paraméter szerint, egy blokkot a vezérlő információ kritérium alapú kiválasztásához, és egy blokkot az eredmény kiértékeléséhez. A folyamatot megvalósító vezérlési algoritmus diszkrét-robusztus, paraméterei az első szakaszban egy betanítási cikluson keresztül kerülnek meghatározásra. A képzés a következő szakaszokból áll: a) olyan bemeneti hatások halmazának generálása, amelyek befolyásoló funkciója ismeretlen, és meghatározott válaszokat biztosító vezérlési lehetőségek meghatározása; b) egy adott kontroll megvalósításában előforduló esetleges hibák felmérése, az ellenőrzési rendszerről korábban megszerzett ismeretek figyelembevételével, és számos ismert algoritmusból kiválasztási kritériumok elkészítése, amelyek egy adott struktúrához használhatók. Egy ilyen kritériumnak meg kell felelnie vagy meg kell határoznia egy adott rendszer fő jellemzőit és tulajdonságait, pl. rendszerszintű tulajdonsággal rendelkeznek; c) a következő rendelés gépének betanítására szolgáló vezérlési algoritmusok egyikének kiválasztása; d) átmenet a) - b)-be egy ciklusban. Szerkezetileg az algoritmus a P bemeneti üzenet feldolgozásából áll. A bemeneti információ felismerése és a felismert paraméterek szerinti irányítása után megtörténik az U vezérlő kimeneti jel szintézise, ​​amelyet a következő képlettel fejezünk ki: D+Bu = X (B a bemeneteket a konverter kimeneteivel összekötő súlyozási együtthatók mátrixa) Ez a képlet szekvenciális elemzést - szintézist reprezentál a logikai vagy hipermelláris memória bináris állapota szempontjából. Ezen az űrlapon keresztül le tudjuk írni az algoritmust egy szinten; egy hierarchikus hálózati struktúra felépítésével, amelynek minden szakaszában megvannak a maga sajátosságai