関数近似と最適化アルゴリズムの違いは？

Question

私は、人工ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムについて学び始めました。それらの違いは、ANNが関数近似であり、GAが（SOによる）最適化アルゴリズムであることです。問題は、これらの定義の間にどこにどのように線を引くのかを100％確信していないことです。その違いが何を使用しているかを説明する簡単な方法があります。類推（私は10歳であると仮定します）？私が特に混乱しているのは、両方のタイプが同じ問題を解決できるように思われることです（例：旅行セールスマン問題）。

Answer 1

ANNは、入力と出力を関連付ける未知の関数に近似します。 ANNの目的は、新しい入力が提示された場合、ネットによって発見されたモデリングが真の値に近似を与えるということと、新しい入力を提示される場合の両方の間の数学的関係を見つけることです。例：訓練のための一連の測定値を使用して、チューブ内のガスの圧力を入力温度、粘度、密度、チューブの断面、ecc。

GAは、関数の最大値または最小値を見つけるためによく使用されます（最適化）。たとえば、ネットのセットを使用して、前の例の最適なネット（マイナーエラー）を探したり、セールスマンの問題を解決します（都市の集合、各都市を一度訪れ、最小限のパスを見つける）。