Organization of the evolutionary process responsible for creating neural networks in assembler encoding

Assembler Encoding (AE) represents Artificial Neural Network (ANN) in the form of a simple program called Assembler Encoding Program (AEP). The task of AEP is to create the socalled Network Definition Matrix (NDM) including all the information necessary to construct ANN. AEPs and in consequence ANNs are formed by means of evolutionary techniques. To make AE an effective tool for creating ANNs it is necessary to appropriately organize all the evolutionary processes responsible for generating AEPs, i.e., it is necessary to properly select values of different parameters controlling the evolutionary process mentioned. To determine optimal conditions of the evolution in AE, experiments in a predator-prey problem were performed. The results of the experiments are presented at the end of the paper.

Kodowanie asemblerowe jest metodą wykorzystującą metody ewolucyjne do tworzenia sieci neuronowych. W kodowaniu asemblerowym sieci neuronowe ewoluują w wielu oddzielnych populacjach. Stworzenie pojedynczej sieci neuronowej wymaga połączenia elementów pochodzących z różnych populacji. Aby sieci neuronowe tworzone w ten sposób były wysokiej jakości konieczne jest odpowiednie sterowanie ewolucją w każdej populacji. Artykuł prezentuje wyniki badań, których głównym celem było określenie zasad prowadzenia ewolucji w Kodowaniu Asemblerowym.