| Yhteenveto: | Neuroverkot ovat tehokkaita monimutkaisten ongelmien ratkaisijoita, mutta
niiden suorituskyky heikkenee epätäydellisessä ympäristössä. Tässä tutkielmassa tarkastellaan, miten biologian inspiroimat algoritmit, erityisesti muurahaisalgoritmit, voivat tukea
neuroverkkojen optimointia tällaisissa tilanteissa. Tutkielmassa käsitellään algoritmien keskeiset piirteet, sovelluksia lääketieteellisestä diagnostiikasta ja autonomisesta liikenteestä sekä vertaillaan eri algoritmien suorituskykyä ja mukautuvuutta. Tulokset osoittavat, että nämä
menetelmät voivat parantaa neuroverkkojen joustavuutta, tarkkuutta ja robustisuutta.
|
|---|