¿A quién pertenece la patente de los nuevos inventos creados por algoritmos de inteligencia artificial?
Las patentes pertenecen a la persona que solicita la patente. Veamos qué algoritmos de inteligencia artificial existen:
1. Algoritmo de enjambre de partículas
Partículas. El algoritmo de enjambre, también conocido como optimización de enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization), abreviado como PSO, es un nuevo algoritmo evolutivo desarrollado en los últimos años.
((Algoritmo evolutivo - EA). El algoritmo PSO es un tipo de algoritmo evolutivo. Similar al algoritmo genético, también parte de soluciones aleatorias y encuentra la solución óptima mediante iteración. También es evaluado por aptitud La calidad de la solución, pero es más simple que las reglas del algoritmo genético. No tiene las operaciones de cruce y mutación del algoritmo genético. Busca el óptimo global siguiendo el valor óptimo actualmente buscado. Sus ventajas son fáciles. La implementación, la alta precisión y la rápida convergencia han atraído la atención de la comunidad académica y han demostrado su superioridad en la resolución de problemas prácticos.
Los problemas de optimización a menudo se encuentran en el diseño industrial. se puede reducir a un problema de optimización Para resolver varios problemas de optimización, la gente ha propuesto muchos algoritmos de optimización, los más famosos son el método de escalada, el algoritmo genético, etc. Hay dos problemas principales en los problemas de optimización: primero, requiere. encontrar el global El segundo es que requiere una alta velocidad de convergencia. El método de escalada tiene mayor precisión, pero es fácil caer en un mínimo local. El algoritmo genético es un tipo de algoritmo evolutivo, que imita. La selección y el mecanismo genético se utilizan para encontrar la solución óptima. El algoritmo genético tiene tres operadores básicos: selección, cruce y mutación. Sin embargo, la implementación de la programación del algoritmo genético es más complicada. Después de encontrar la solución óptima, es necesario decodificar el problema. La implementación de los otros tres operadores también tiene muchos parámetros, como la tasa de cruce y la tasa de mutación, y la selección de estos parámetros afecta seriamente la calidad de la solución. En la actualidad, la selección de estos parámetros se basa principalmente en la experiencia. En 1995, el Dr. Eberhart y el Dr. Kennedy propusieron un nuevo algoritmo; el algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO). ventajas de fácil implementación, alta precisión y rápida convergencia, y ha demostrado su eficacia en la resolución de problemas prácticos.
El algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) es un nuevo algoritmo evolutivo (Evolu2tionaryAlgorithm-EA). desarrollado en los últimos años El algoritmo PSO es un tipo de algoritmo evolutivo y de manera similar, también parte de una solución aleatoria y encuentra la solución óptima mediante iteración. Sin embargo, también evalúa la calidad de la solución. es más simple que las reglas del algoritmo genético. No tiene la operación de cruce y mutación del algoritmo genético. Encuentra el óptimo global siguiendo el valor óptimo buscado actualmente. /p>
El algoritmo genético se utiliza para resolver la optimización en matemáticas computacionales. Es un tipo de algoritmo evolutivo que se desarrolló originalmente en base a algunos fenómenos de la biología evolutiva, incluida la herencia, la mutación, la selección natural y la hibridación. Los algoritmos genéticos suelen implementarse como simulación. Para un problema de optimización, una población de representaciones abstractas (llamadas cromosomas) de un cierto número de soluciones candidatas (llamadas individuos) evoluciona hacia mejores soluciones. Tradicionalmente, las soluciones se expresan en términos (es decir, cadenas de 0 y 1), pero son posibles otras representaciones. La evolución comienza con una población de individuos completamente aleatorios y avanza de generación en generación. En cada generación, se evalúa la aptitud de toda la población, se seleccionan al azar varios individuos de la población actual (en función de su aptitud) y se genera una nueva población de vida mediante selección natural y mutación, que se utiliza en la siguiente iteración. del algoritmo se convierte en la población actual.