بررسی تأثیر استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی تکاملی در بهبود فرآیندهای یادگیری

چکیده

این مقاله به بررسی جامع تأثیر الگوریتم‌های بهینه‌سازی تکاملی در بهبود فرآیندهای یادگیری می‌پردازد. الگوریتم‌های تکاملی که از تکامل طبیعی الهام گرفته‌اند، ابزارهای قدرتمندی برای حل مسائل پیچیده بهینه‌سازی در یادگیری ماشینی ارائه می‌دهند. این مرور شامل مبانی نظری این الگوریتم‌ها از جمله الگوریتم ژنتیک، بهینه‌سازی گروه ذرات و تکامل تفاضلی و کاربردهای آنها در بهبود مدل‌های یادگیری است. در این مطالعه، عملکرد و اثربخشی این الگوریتم‌ها در زمینه‌های مختلف یادگیری ماشینی مقایسه شده و نقاط قوت آنها در بهینه‌سازی پارامترها، انتخاب ویژگی‌ها و ساختار مدل مورد بررسی قرار گرفته است. همچنین، چالش‌هایی نظیر تنظیم پارامترها، پیچیدگی محاسباتی و همگرایی به راه‌حل‌های محلی که ممکن است اثربخشی این الگوریتم‌ها را محدود کنند، شناسایی شده است. نتایج این مطالعه نشان می‌دهد که الگوریتم‌های بهینه‌سازی تکاملی پتانسیل زیادی برای بهبود فرآیندهای یادگیری دارند، اما نیاز به تحقیقات بیشتری برای رفع شکاف‌های موجود و بهبود این روش‌ها احساس می‌شود. این مقاله با پیشنهاداتی برای تحقیقات آینده به پایان می‌رسد و بر اهمیت توسعه الگوریتم‌های ترکیبی و بهبود روش‌های تنظیم پارامترها برای دستیابی به عملکرد بهتر در مسائل یادگیری پیچیده تأکید می‌کند.