تکامل عصبی
مثال‌ها

| روش | رمزگذاری | الگوریتم تکاملی | جنبه‌ها تکامل یافتند |
| --- | --- | --- | --- |
| تکامل ژنتیکی عصبی توسط E. رونالد، 1994 | مستقیم | الگوریتم ژنتیک | وزن شبکه |
| Cellular Encoding (CE) توسط F. Gruau، ۱۹۹۴ | غیرمستقیم، جنین زا (درخت دستور زبان با استفاده از عبارات S) | برنامه‌نویسی ژنتیکی | ساختار و پارامترها (همزمان، پیچیدگی) |
| GNARL توسط آنجلین و دیگران، 1994 | مستقیم | برنامه‌نویسی تکاملی | ساختار و پارامترها (همزمان، پیچیدگی) |
| EPNet توسط یائو و لیو، 1997 | مستقیم | برنامه‌نویسی تکاملی (همراه با تکثیر پس‌انداز و بازپخت شبیه‌سازی شده) | ساختار و پارامترها (مختلط، پیچیدگی و ساده‌سازی) |
| NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) توسط استنلی و Miikkulainen، 2002 | مستقیم | الگوریتم ژنتیک. ژن‌هایی را با مارک‌های تاریخی ردیابی می‌کند که امکان عبور از بین توپولوژی‌های مختلف را فراهم می‌کند، از نوآوری از طریق گونه محافظت می‌کند. | ساختار و پارامترها |
| Hypercube-based NeuroEvolution of Augmenting Topologies (HyperNEAT) توسط استنلی، D'Ambrosio , Gauci، 2008 | غیرمستقیم، غیر جنینی (الگوهای فضایی تولید شده توسط یک شبکه تولیدکننده الگوی ترکیبی (CPPN) در یک ابر مکعب به عنوان الگوهای اتصال در فضای بعدی پایین تعبیر می‌شوند) | الگوریتم ژنتیک. از الگوریتم NEAT (بالا) برای تکامل CPPN استفاده می‌شود. | پارامترها، ساختار ثابت (عملکرد کاملاً متصل) |
| Evrovable Substrate Hypercube-based NeuroEvolution of Augmenting Topologies (ES-HyperNEAT) توسط Risi, Stanley 2012 | غیرمستقیم، غیر جنینی (الگوهای فضایی تولید شده توسط یک شبکه تولیدکننده الگوی ترکیبی (CPPN) در یک ابر مکعب به عنوان الگوهای اتصال در فضای بعدی پایین تعبیر می‌شوند) | الگوریتم ژنتیک. از الگوریتم NEAT (بالا) برای تکامل CPPN استفاده می‌شود. | پارامترها و ساختار شبکه |
| اکتساب تکاملی توپولوژی‌های عصبی (EANT / EANT2) توسط Kassahun و Sommer، 2005 / Siebel and Sommer، 2007 | مستقیم و غیرمستقیم، بالقوه جنین زا (رمزگذاری ژنتیکی مشترک) | برنامه‌نویسی تکاملی / استراتژی‌های تکامل | ساختار و پارامترها (به‌طور جداگانه، پیچیدگی) |
| Interactively Contrained Neuro-Evolution (ICONE) توسط Rempis، 2012 | مستقیم، شامل ماسک‌های محدود کننده برای محدود کردن جستجو به چندمنظوره توپولوژی / پارامتر خاص است. | الگوریتم تکاملی. از ماسک‌های محدود کننده برای کاهش شدید فضای جستجو از طریق بهره‌برداری از دانش دامنه استفاده می‌کند. | ساختار و پارامترها (جداگانه، پیچیدگی، تعاملی) |
| Deus Ex Neural Network (DXNN) توسط Gene Sher، ۲۰۱۲ | مستقیم / غیرمستقیم، شامل محدودیت‌ها، تنظیم محلی است، و امکان تکامل را برای ادغام سنسورها و محرک‌های جدید فراهم می‌کند. | الگوریتم ممتیک. ساختار و پارامترهای شبکه را در مقیاس‌های زمانی مختلف تکامل می‌بخشد. | ساختار و پارامترها (جداگانه، پیچیدگی، تعاملی) |
| طیف متنوعی معماری تکامل عصبی متحد (SUNA) توسط Danilo Vasconcellos Vargas , Junichi Murata (بارگیری کد) | Direct، نمایندگی عصبی یکپارچه را معرفی می‌کند (نمایش تلفیق بسیاری از ویژگی‌های شبکه عصبی از ادبیات). | الگوریتم ژنتیک با سازوکاری برای حفظ تنوع به نام تنوع طیف که با اندازه کروموزوم مقیاس خوبی دارد، مسئله ای مستقل است و بیشتر تمرکز خود را بر کسب تنوع رفتارها / رویکردهای سطح بالا قرار می‌دهد. برای دستیابی به این تنوع، مفهوم طیف کروموزوم معرفی شده و همراه با یک نقشه جدید از جمعیت استفاده می‌شود. | ساختار و پارامترها (مختلط، پیچیدگی و ساده‌سازی) |
| Evolver مبتنی بر عامل مدولار (MABE) توسط کلیفورد بوم، آرند هینتزه و دیگران. (کد دانلود) | رمزگذاری مستقیم یا غیرمستقیم شبکه‌های مارکوف، شبکه‌های عصبی، برنامه‌نویسی ژنتیکی و سایر کنترل‌کننده‌های دلخواه قابل تنظیم. | الگوریتم‌های تکاملی، الگوریتم‌های برنامه‌نویسی ژنتیکی را فراهم می‌کند، و الگوریتم‌های سفارشی را همراه با مشخصات محدودیت‌های دلخواه امکان‌پذیر می‌کند. | جنبه‌های قابل تکامل شامل مدل عصبی است و امکان تکامل ریخت‌شناسی و انتخاب جنسی را در بین دیگران فراهم می‌کند. |
| سازگاری ماتریس کوواریانس با الگوریتم شبکه تطبیقی مرتب شده با حجم فوق‌العاده (CMA-HAGA) توسط شاهین رستمی و دیگران. | مستقیم، شامل یک ویژگی آتاویسم است که صفات را از بین می‌برد و در نسل‌های مختلف دوباره ظاهر می‌شود. | استراتژی تکامل چند هدفه با بیان ترجیحی (فرمان محاسباتی) | ساختار، وزن و تعصبات |