Детальная информация

Данная работа посвящена разработке программных средств и инструментов позволяющих решать задачи обучения нейронных сетей с помощью генетического алгоритма. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Реализация генетического алгоритма на языке Python с использованием Taichi. 2. Анализ производительности, сравнение с библиотекой PyGAD. 3. Реализация алгоритма обучения нейронных сетей с помощью генетиче-ских алгоритмов. 4. Реализация графического приложения с использованием PyQt5 для де-монстрации среды и процесса обучения на задаче с подкреплением. 5. Анализ полученных результатов. В результате работы было разработано программное обеспечение с графиче-ским интерфейсом, демонстрирующее обучение нейронной сети с помощью гене-тического алгоритма на задаче с подкреплением. В качестве примера была выбрана игра “Змейка”. Приложение позволяет наблюдать за процессом обучения агентов в обучающей среде.

This work is devoted to the development of software and tools to solve the problem of training neural networks using a genetic algorithm. The tasks that were solved during the research were: 1. Implementation of genetic algorithm in Python using Taichi. 2. Performance analysis, comparison with PyGAD library. 3. Implementation of neural network learning algorithm using genetic algorithms. 4. Implementation of a graphical application using PyQt5 to demonstrate the environ¬ment and learning process on a reinforcement task. 5. Analysis of the results obtained. As a result of the work, software with graphical interface was developed to demon-strate the training of neural network using genetic algorithm on the task with reinforce-ment. The game "Snake" was chosen as an example. The application allows you to observe the learning process of the agents in a learning environment.