ИИ для информационной безопасности -
00:03 Генетические алгоритмы
• Видео объясняет, что такое генетические алгоритмы и как они работают.
• Генетические алгоритмы используют механизмы естественного отбора для решения задач оптимизации и моделирования.
• Они имитируют процесс эволюции, комбинируя и варьируя искомые параметры.
05:15 Создание начальной популяции
• Начальная популяция создается случайным образом из потенциальных решений.
• Хромосомы популяции должны соответствовать правилам для решения задачи.
07:23 Функция приспособленности
• Функция приспособленности - это функция, которая направляет эволюцию в сторону оптимального решения.
• Она должна быть простой, монотонной и соответствовать предметной области.
09:20 Отбор и скрещивание
• Отбор происходит на основе приспособленности индивидуумов.
• Существуют различные методы отбора, включая правило рулетки, ранжированный отбор и турнирный отбор.
13:08 Скрещивание хромосом
• В генетическом алгоритме происходит скрещивание хромосом, то есть формирование новых хромосом на основе родительских.
• Чем больше итераций, тем больше вращений и скрещиваний.
17:23 Мутация
• Мутация - это обновление популяции, случайное изменение битов в хромосоме.
• Цель мутации - обновить популяцию и сделать ее еще лучше.
20:50 Теоретические основы
• Схема порядка и определенная длина схемы - это формулы, которые используются для расчета приспособленности популяции.
• Средняя степень приспособленности популяции - это теорема Холанда, которая позволяет рассчитать средне приближенную приспособленность по всем примерам популяции.
24:29 Основные характеристики генетических алгоритмов
• Генетические алгоритмы поддерживают популяцию решений, используют генетическое представление решений, функцию приспособленности и вероятностное поведение.
• Преимущество генетических алгоритмов - способность выполнять глобальную оптимизацию, применимость к задачам со сложным математическим представлением и задачам без математического представления.
26:18 Генетические алгоритмы
• Описывается средняя устойчивость к шуму и поддержка распараллеливания и распределенной обработки.
• Генетические алгоритмы могут быть использованы для решения задач со сложным математическим представлением, зашумленных окружающей средой и динамически изменяющихся условий.
31:11 Примеры применения
• Генетические алгоритмы могут применяться для подбора конфигурации системы защиты информации, формирования правил IDS, сокрытия и шифрования информации.
35:17 Лабораторная работа
• На следующем занятии будет рассмотрена лабораторная работа, где студенты смогут применить свои знания о генетических алгоритмах.
1 view
1560
469
1 week ago 00:07:20 1
МАРИНОВАННАЯ ТРЕСКА, ЗАПЕЧЁНАЯ С ОВОЩАМИ ПОД СОУСОМ ЧИМИЧУРРИ
1 week ago 00:09:07 1
Григорий Бобинов: “В больницах у нас кумовство...“ “Оптимизация медицины“ как катастрофа
1 week ago 03:57:39 1
Dark Souls - Самая Важная Игра | Хайвуха
1 week ago 11:56:33 1
ВО ТЬМЕ | МИСТИКА | ИСТОРИЯ НА НОЧЬ | АУДИОКНИГА
1 week ago 00:27:06 1
Капли океанов - перезагрузка
1 week ago 00:05:14 1
Not an idol - Мосты (feat. SokolovBrothers, Briksa, Imprint, В. Ефремочкин, А. Жилиховский, Nabat)
1 week ago 00:19:30 1
От первого лица: Школа 7😡 ПРОВЕЛИ НОЧЬ в МЕНТОВКЕ 😱 УЖАСНЫЙ 1 СЕНТЯБРЯ 😰 НОВЕНЬКАЯ ГЛАЗАМИ ШКОЛЬНИКА