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Nunmehr verbleibt nur noch, mit der Methode go() das neuronale Netz zu starten. Wenn
das neuronale Netz ausreichend trainiert wurde, so wird es nach Anlegen des Eingabe-
musters ein Ergebnis liefern, das in etwa so aussehen sollte:
0.009967115008980405
0.990185391043733
0.9901768093490226
0.012008525605944599
Wie man sieht, geht der Wert der ersten Zeile gegen Null, was dem erwarteten Ergebnis
von 0 ziemlich nahe kommt. Entsprechend tendiert der Wert der zweiten und dritten Zeile
gegen 1, was ebenfalls dem erwarteten Wert entspricht. Zuguter Letzt tendiert der Wert der
vierten Zeile wiederum sehr stark gegen 0, was ebenfalls der Vorgabe der XOR-Operation
entspricht.
Insgesamt zeigt dieser Anwendungsfall, dass man sich durch den Einsatz von JOO-
NE auf die eigentliche Entwicklung des neuronalen Netzes konzentrieren kann, ohne mit
dem Ballast der komplexen Neuronennetzprogrammierung konfrontiert zu werden. Der
Anwendungsfall zeigt aber auch den grundlegenden Prozess der Entwicklung neuronaler
Netze mit JOONE auf, der stets durchlaufen werden muss, wenngleich die Lösung von
Problemen des Alltags sicherlich ein Mehr an Überlegungen und Implementierung er-
fordert. Aber auch hier kann der Anwendungsfall als Ausgangspunkt für eine solche not-
wendige Intensivierung dienen.
8.3
Genetische Algorithmen mit JGAB
8.3.1
JGAB im Überblick
Um JGAP zu verwenden, müssen die folgenden fünf Arbeitschritte durchlaufen werden:
1. Entwurf des Chromosoms.
2. Entwicklung und Implementierung einer „Fitnessfunktion“.
3. Erstellung eines Konfigurationsobjekts.
4. Erzeugen einer Population potentieller Lösungen.
5. Evolutionäre Entwicklung dieser Population.
Als das wichtigste Element eines genetischen Algorithmus gilt das Chromosom. Es stellt
eine potentielle Lösung dar und ist in mehrfache Gene eingeteilt. Diese Gene in JGAP
stellen deutliche Aspekte der Lösung als Ganzes dar, ähnlich wie menschliche Gene, die
deutliche Ausprägungen, wie beispielsweise das Geschlecht oder die Augenfarbe bestim-
men. Während des JGAP Evolutionsprozesses werden diese Chromosomen nun mehrma-
ligen genetischen Veränderungen mit Hilfe genetischer Operatoren ausgesetzt, mit dem
 
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