Simulasi Algoritma

Algoritme simulasi adalah metode untuk memodelkan proses yang terjadi dalam sistem pengendalian biologis. Ini memungkinkan Anda mempelajari struktur dan pengoperasian sistem biologis, serta membuat algoritma kontrol baru.

Algoritme simulasi didasarkan pada analisis struktur internal sistem biologis dan sifat kerjanya. Ia menggunakan teknik pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk membuat model sistem. Model ini memungkinkan Anda mempelajari proses yang terjadi di dalam sistem dan menentukan solusi optimal untuk mengelola sistem.

Salah satu keuntungan utama algoritma simulator adalah kemampuannya untuk belajar. Ia dapat beradaptasi dengan kondisi dan tugas baru, yang memungkinkannya digunakan untuk memecahkan berbagai masalah dalam biologi dan kedokteran.

Dengan demikian, algoritma simulasi adalah alat yang efektif untuk mempelajari sistem biologis dan membuat algoritma kontrol baru. Hal ini memungkinkan Anda untuk lebih memahami proses yang terjadi dalam sistem biologis dan menggunakan pengetahuan ini untuk menciptakan solusi yang lebih efektif di berbagai bidang ilmu pengetahuan dan teknologi.

Simulasi algoritma

Deskripsi algoritma Pendekatan yang menentukan terhadap masalah pengungkapan mekanisme fungsi organisme hidup adalah studi tentang proses informasi dari perspektif kecerdasan buatan. Ciri khas dari pengembangan sistem kendali sistem biologis adalah adanya otomat kendali diskrit sebagai unit dasar dalam sistem kendali tingkat tinggi (misalnya, sel, subsistem untuk reproduksi keturunan, dll.) dengan penyimpanan potensi pembelajaran intrastruktural dari seluruh sistem kendali, yang mempengaruhi sifat aliran tindakan kendali dasar selama berfungsinya blok-bloknya. Algoritme ini mensimulasikan tindakan kontrol dari robot dasar (sistem kontrol tingkat rendah). Ini tidak mengatur konstruksi fungsi karakteristik blok sistem kendali tingkat tinggi, tetapi memilih informasi yang diperlukan untuk opsi kendali yang dipertimbangkan sesuai dengan kriteria internal struktur kendali, bergantung pada banyak pengaruh eksternal. Algoritme ini mencakup blok informasi awal sebagai masukan, kemudian blok untuk pemilihan terarah dari opsi tindakan kontrol berdasarkan parameter, blok untuk pemilihan informasi kontrol berdasarkan kriteria, dan blok untuk mengevaluasi hasilnya. Algoritme kontrol yang mengimplementasikan proses ini bersifat discrete-robust; parameternya ditentukan pada tahap pertama melalui siklus pelatihan. Pelatihan melibatkan tahapan berikut: a) menghasilkan sekumpulan pengaruh masukan yang fungsi pengaruhnya tidak diketahui dan menentukan pilihan pengendalian yang memberikan tanggapan tertentu; b) penilaian kemungkinan kesalahan dalam implementasi pengendalian tertentu, dengan mempertimbangkan pengetahuan yang diperoleh sebelumnya tentang sistem pengendalian dan persiapan kriteria seleksi dari berbagai algoritma yang diketahui yang dapat digunakan untuk struktur tertentu. Kriteria tersebut harus sesuai atau menentukan fitur dan properti utama dari sistem tertentu, mis. memiliki sifat sistemik; c) memilih salah satu opsi algoritma kontrol untuk melatih mesin tingkat berikutnya; d) transisi ke a) - b) dalam satu siklus. Secara struktural, algoritma terdiri dari pemrosesan pesan masukan P. Setelah mengenali informasi masukan dan mengarahkannya sesuai dengan parameter yang dikenali, terjadi sintesis sinyal keluaran kontrol U, yang dinyatakan dengan rumus: D+Bu = X (B adalah matriks koefisien pembobotan yang menghubungkan input dengan output konverter) Ini rumusnya mewakili analisis sekuensial - sintesis dalam hal keadaan biner logika atau memori hypermellar. Melalui bentuk ini kita dapat mendeskripsikan algoritma pada satu tingkat; dengan konstruksi struktur jaringan yang hierarkis yang mempunyai karakteristik tersendiri pada setiap tahapannya