Искусственный интеллект. Основные понятия

new_candidates = []

for _ in range(population_size // 2):

parent1 = random.choice(best_candidates)

parent2 = random.choice(best_candidates)

child = crossover(parent1, parent2)

if np.random.rand() < 0.5:

child = mutation(child)

new_candidates.append(child)

# Замена худшей части популяции на новых кандидатов

population = replace_worst_part(population, new_candidates)

# Вывод лучшего результата

best_solution = population[np.argmin([network_load(tasks_distribution) for tasks_distribution in population])]

print("Лучшее распределение задач:", best_solution)

print("Приспособленность:", network_load(best_solution))

Результатом решения задачи будет оптимальное распределение задач между серверами сети, минимизирующее общую нагрузку на сеть и время выполнения задач.

Вывод программы будет содержать лучшее распределение задач и значение приспособленности этого распределения, которое представляет собой сумму нагрузки на всех серверах. Благодаря использованию алгоритма оптимизации с искусственным иммунитетом, мы получим результат, который приближен к оптимальному, учитывая ограничения и цели задачи.

Например, вывод программы может выглядеть следующим образом:

```

Лучшее распределение задач:

[[20 15 10 25 30]

[10 25 20 30 15]

[30 20 25 10 15]]

Приспособленность: 190

```

Это означает, что лучшее распределение задач состоит из трех серверов, на которых выполнены задачи с различной нагрузкой. Общая нагрузка на сеть, вычисленная как сумма нагрузок на каждом сервере, равна 190.

Алгоритм оптимизации с искусственным иммунитетом моделирует работу иммунной системы, используя понятия иммунных клеток, антигенов и антител. В контексте задачи оптимизации ресурсов в сети, этот алгоритм создает итеративные популяции кандидатов, где каждый кандидат представляет собой потенциальное распределение задач между серверами.

Процесс работы алгоритма включает следующие шаги:

1. Инициализация популяции: Начальная популяция кандидатов создается с помощью случайного распределения задач между серверами.

2. Оценка приспособленности: Каждый кандидат в популяции оценивается на основе целевой функции, которая вычисляет общую нагрузку на сеть. Чем меньше нагрузка, тем лучше приспособленность кандидата.

3. Применение операторов мутации и скрещивания: Операторы мутации и скрещивания используются для создания новых кандидатов путем изменения или комбинирования свойств текущих кандидатов.

4. Замена худшей части популяции: Часть худших кандидатов в популяции заменяется новыми кандидатами на основе принципов иммунной системы. Это позволяет сохранять разнообразие в популяции и избегать застревания в локальных оптимумах.