{"title":"Filozofia ewolucji Charlesa Sandersa Peirce’a a współczesne problemy algorytmów ewolucyjnych","authors":"Adam Kłóś","doi":"10.15633/SS.2484","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Związki między biologią a informatyką sięgają samych początków historii współczesnego komputera1, czyli mniej więcej lat pięćdziesiątych ubiegłego wieku. Współpraca ta jest owocnie kontynuowana i dostarcza naukom biologicznym odpowiednich metod pozyskiwania i opracowywania danych empirycznych, a informatyce inspiracji w poszukiwaniu nowych narzędzi. Tak pojawiło się wiele metod obliczeniowych naśladujących mechanizmy funkcjonujące w świecie przyrody. Jednym z najważniejszych narzędzi – któremu poświęcona jest obecna praca – są algorytmy ewolucyjne, z ich flagowymi przedstawicielami: algorytmami genetycznymi. Wśród innych narzędzi obliczeniowych inspirowanych naturą można wymienić np. automaty komórkowe, sztuczne sieci neuronowe, sztuczne życie, algorytmy inteligencji grupowej (swarm algorithms), sztuczne układy immunologiczne itd. Stosowane w ich przypadku „podglądanie” natury okazało się spełniać niezastąpioną rolę w rozwoju współczesnej informatyki, oferując skromniejszą, ale na dłuższą metę bardziej skuteczną metodę rozwiązywania problemów – na zasadzie prób i błędów. Za wyborem tej strategii leży – wydaje się, że uza-","PeriodicalId":30875,"journal":{"name":"Semina Scientiarum","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-07-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Semina Scientiarum","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.15633/SS.2484","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1
Abstract
Związki między biologią a informatyką sięgają samych początków historii współczesnego komputera1, czyli mniej więcej lat pięćdziesiątych ubiegłego wieku. Współpraca ta jest owocnie kontynuowana i dostarcza naukom biologicznym odpowiednich metod pozyskiwania i opracowywania danych empirycznych, a informatyce inspiracji w poszukiwaniu nowych narzędzi. Tak pojawiło się wiele metod obliczeniowych naśladujących mechanizmy funkcjonujące w świecie przyrody. Jednym z najważniejszych narzędzi – któremu poświęcona jest obecna praca – są algorytmy ewolucyjne, z ich flagowymi przedstawicielami: algorytmami genetycznymi. Wśród innych narzędzi obliczeniowych inspirowanych naturą można wymienić np. automaty komórkowe, sztuczne sieci neuronowe, sztuczne życie, algorytmy inteligencji grupowej (swarm algorithms), sztuczne układy immunologiczne itd. Stosowane w ich przypadku „podglądanie” natury okazało się spełniać niezastąpioną rolę w rozwoju współczesnej informatyki, oferując skromniejszą, ale na dłuższą metę bardziej skuteczną metodę rozwiązywania problemów – na zasadzie prób i błędów. Za wyborem tej strategii leży – wydaje się, że uza-