(495)
105 99 23



оплата и доставка

оплата и доставка char.ru



Книги интернет магазинКниги
Рефераты Скачать бесплатноРефераты



Осознанность, где взять счастье

РЕФЕРАТЫ РЕФЕРАТЫ

Разлел: Программирование, Базы данных Разлел: Программирование, Базы данных

Генетические алгоритмы

найти еще ...
Справочные таблицы и алгоритмы Орфография и пунктуация. Справочная литература Грамотей Шклярова
79 руб
Искусство программирования. Том 2. Получисленные алгоритмы Диалектика / Вильямс Кнут Д.
Тем самым установлено прочное связующее звено между компьютерным программированием и численным анализом.
3044 руб

Кроме того, для некоторого класса задач со сложным ландшафтом приспособленности быстрая сходимость может превратиться в преждевременную сходимость к квазиоптимальному решению. Этот недостаток может быть отчасти компенсирован использованием подходящего механизма отбора (о чем будет сказано ниже), который бы "тормозил" слишком быструю сходимость алгоритма. Другие два способа формирования родительской пары, на которые хотелось бы обратить внимание, это инбридинг и аутбридинг. Оба эти метода построены на формировании пары на основе близкого и дальнего "родства" соответственно. Под "родством" здесь понимается расстояние между членами популяции как в смысле геометрического расстояния особей в пространстве параметров. В связи с этим будем различать генотипный и фенотипный (или географический) инбридинг и аутбридинг. Под инбридингом понимается такой метод, когда первый член пары выбирается случайно, а вторым с большей вероятностью будет максимально близкая к нему особь. Аутбридинг же, наоборот, формирует брачные пары из максимально далеких особей. Использование генетических инбридинга и аутбридинга оказалось более эффективным по сравнению с географическим для всех тестовых функций при различных параметрах алгоритма. Наиболее полезно применение обоих представленных методов для многоэкстремальных задач. Однако два этих способа по-разному влияют на поведение генетического алгоритма. Так инбридинг можно охарактеризовать свойством концентрации поиска в локальных узлах, что фактически приводит к разбиению популяции на отдельные локальные группы вокруг подозрительных на экстремум участков ландшафта, напротив аутбридинг как раз направлен на предупреждение сходимости алгоритма к уже найденным решениям, заставляя алгоритм просматривать новые, неисследованные области. Механизм отбора Обсуждение вопроса о влиянии метода создания родительских пар на поведение генетического алгоритма невозможно вести в отрыве от реализуемого механизма отбора при формировании нового поколения. Наиболее эфективные два механизма отбора элитный и отбор с вытеснением. Идея элитного отбора, в общем, не нова, этот метод основан на построении новой популяции только из лучших особей репродукционной группы, объединяющей в себе родителей, их потомков и мутантов. В основном это объясняют потенциальной опасностью преждевременной сходимости, отдавая предпочтение пропорциональному отбору. Быстрая сходимость, обеспечиваемая элитным отбором, может быть, когда это необходимо, с успехом компенсирована подходящим методом выбора родительских пар, например аутбридингом. Именно такая комбинация "аутбридинг - элитный отбор" является одной из наиболее эффективных. Второй метод, на котором хотелось бы остановиться, это отбор вытеснением. Будет ли особь из репродукционной группы заноситься в популяцию нового поколения, определяется не только величиной ее приспособленности, но и тем, есть ли уже в формируемой популяции следующего поколения особь с аналогичным хромосомным набором. Из всех особей с одинаковыми генотипами предпочтение сначала, конечно же, отдается тем, чья приспособленность выше. Таким образом, достигаются две цели: во-первых, не теряются лучшие найденные решения, обладающие различными хромосомными наборами, а во-вторых, в популяции постоянно поддерживается достаточное генетическое разнообразие.

Отбор в генетическом алгоритме тесно связан с принципами естественного отбора в природе следующим образом: Приспособленность индивидуума Значение целевой функции на этом индивидууме. Выживание наиболее приспособленных Популяция следующего поколения формируется в соответствии с целевой функцией. Чем приспособленнее индивидуум, тем больше вероятность его участия в кроссовере, т.е. размножении. Таким образом, модель отбора определяет, каким образом следует строить популяцию следующего поколения. Как правило, вероятность участия индивидуума в скрещивании берется пропорциональной его приспособленности. Часто используется так называемая стратегия элитизма, при которой несколько лучших индивидуумов переходят в следующее поколение без изменений, не участвуя в кроссовере и отборе. В любом случае каждое следующее поколение будет в среднем лучше предыдущего. Когда приспособленность индивидуумов перестает заметно увеличиваться, процесс останавливают и в качестве решения задачи оптимизации берут наилучшего из найденных индивидуумов. Возвращаясь к задаче оптимального распределения инвестиций, поясним особенности реализации генетического алгоритма в этом случае. Индивидуум = вариант решения задачи = набор из 10 хромосом Хj Хромосома Хj= объем вложения в проект j = 16-разрядная запись этого числа Так как объемы вложений ограничены, не все значения хромосом являются допустимыми. Это учитывается при генерации популяций. Так как суммарный объем инвестиций фиксирован, то реально варьируются только 9 хромосом, а значение 10-ой определяется по ним однозначно. 3Подробное описание генетического aлгоритма 1. Создание структуры решения искомой задачи в виде массива a, i = 1,. , где - максимальное число компонент структуры. Пример: поиск функции y=f(x) наилучшего в классе полиномов приближения экспериментальных точек {xi, yi}, j=1,.,m. Структура определяется битовым массивом, где каждому элементу массива сопоставлен простейший многочлен типа xi, i=1,. , где - максимальная степень полинома. 2. Создание показателя эффективности структуры, заполненной конкретными значениями. Пример: Показателем эффективности для нашего примера будет невязка определенная методом наименьших квадратов Ja=I1 I2 . Im, где Ij=(yj–fa(xj))2, где fa(x) есть сумма всех элементов вида aixi, где ai = 0 или 1 3. Задание некоторого массива различных структур Sk, k=1,., , размерностью , большей, чем число компонент в структуре Данный массив можно сгенерировать случайно, задав нули и единицы в каждой структуре. 4. Расчет показателей эффективности Jk для каждой структуры Sk. По формуле заданной в пункте 2. 5. Естественный отбор структур по некоторому правилу выбора наилучших структур среди заданного массива структур. Пример: можно по правилу вида J0=M(Jk) - среднее значение Jk, если Jk 6. Замена выбывших структур на новые, рожденные от наиболее приспособленных структур с помощью генетических операторов а.) мутация - замена в структуре одного из значений случайно выбранной компоненты Пример: из (1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0) получится (1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0). б.) инверсия - перестановка в структуре некоторой ее части наоборот Пример: из (1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0) получится (1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0). в.) кроссинговер - создание структуры, основанной на двух структурах - заменой одной части первой структуры на ту же область во второй.

Поиск Молох

Скрытые механизмы жизни в пределах, распознаваемых биохимическими методами, нам все еще неизвестны, особенно в деталях, а также там, где кроется как бы «подбактерийная» жизнь,P я имею в виду мир вирусов. Еще очень многое предстоит нам открыть, а я, как считаю, едва наметил даже не путь, а его начало, которое сумеет нас привести к более глубокому пониманию жизни в ее элементарных и вместе с тем важнейших свойствах. 6 Приближаясь к концу этих заметок, я хотел бы высказать следующую мысль. Дело, по моему мнению, обстоит так, что «вычислительная мощность» обязана появлению «мутационно работающих генетических алгоритмов» именно это УЖЕ является основой жизни и существования бактерийного мира. Бактерии алгоритмами, безусловно, не занимаются Дело только в том, что обращение к предельной производительности некоторого множества конечных автоматов, даже не обязательно итеративно работающих (как машина Тьюринга), равное обращению к уже, без сомнения, открытым свойствам физических постоянных (как скорость света, как постоянная Планка, как второй закон термодинамики, говорящий об энтропии), не приравнивается к возникновению непробиваемых стен на пути человеческого познания

Реферат: Генетический алгоритм глобальной трассировки Генетический алгоритм глобальной трассировки

В результате этих исследований определялось такое сочетание значений этих параметров, которое обеспечивает наивысшую эффективность генетических процедур для задачи глобальной трассировки. Второй целью являлось исследование собственно, эффективности разработанного генетического алгоритма. Исследовались влияния таких параметров, как число вариантов маршрутов для каждого ребра. Для проведения исследований были синтезированы 5 тестовых примеров. Основные характеристики примеров. Использовалось КП с размерами 10 10 (10 дискретов по горизонтали и 10 дискретов по вертикали). Выводы, связываемые цепями, размещались внутри дискретов. В каждом дискрете только один вывод одной цепи. Число выводов, связываемых одной цепью - от 2 до 5. В один дискрет назначалось до 10 выводов. Среднее число цепей - 200 -250. Назначение выводов в дискреты осуществлялось случайным образом. Оптимизация проводилась по критерию:                      F1=      ("i) Если оказывалось, что Сmi

Поиск Молох

Биореакторы, работающие, например, в институтах Макса Планка и моделирующие возникновение «искусственных вирусов» и их «фазовых переходов» (в смысле «гиперциклов» по Манфреду Эйгену), могут сейчас не слишком много. В хорошем гигабайтовом компьютере можно моделировать «псевдоэволюционирование» виртуальных бета-фагов, насчитывающих максимум 50 генов. Это по-прежнему слишком мало: для моделирования, о котором я говорю, требуются их миллиарды. Конечно, имеются генетические алгоритмы, которые уже внедряются в практику, но этого тоже слишком мало. Наш информационный голод намного больше, и ни в этом веке, ни с началом XXI века достижения информационной инженерии его не утолят. Необходимы значительно большие неизмеримо большие вычислительные мощности. 7 С трудом подхожу к тривиальному, по сути, заключению: развитие информатики прежде всего приводит в движение ее коммерциализацию, то есть развитие того, что может принести непосредственную прибыль, а не познавательную. «Что быстро себя не окупает, то еще на стадии зарождения идеи погибает» такую разновидность эволюционного якобы прогресса создал себе рынок

Реферат: Разработка методов исследования характеристик генетического алгоритма распределе-ния цепей по слоям в МСМ Разработка методов исследования характеристик генетического алгоритма распределе-ния цепей по слоям в МСМ

Генетические алгоритмы являются адаптивными поисковыми алгоритмами, которые осуществляют процесс накопления и использования информации в проектируемой области, направленной на достижение оптимального решения при первоначальной неопределенности и изменяющихся внешних условиях. В отличие от стандартных поисковых алгоритмов, генетические алгоритмы базируются на улучшении некоторой популяции, состоящей из ограниченного множества решений. Данная методика мотивируется тем, что поиск в области многих решений уменьшает риск попадания в локальные оптимумы, что дает более лучшие результаты, чем использование одного решения. Генетический метод основан на имитации процессов натуральной селекции в биологии, эволюционируя от одного поколения к другому путем исключения слабых элементов и оставления оптимальных. Рассматриваемые решения называются хромосомами и изображаются как ряд величин определенных через некоторый алфавит. Кодировка хромосом осуществляется следующим образом. По заданному графу создается массив ограничений, который определяет, какие цепи могут, а какие не могут находится в одном слое проектируемого кристалла.

Поиск Молох

На русском языке эссе сборника «Тайна китайской комнаты» публикуются впервые (кроме четырех, публиковавшихся в газете «Компьютерная газета» (г. Минск, Беларусь): «Генетические алгоритмы».P 1999.P P30 и «Вирусы машин, животных и людей».P 1999.P P51, в журнале «Знание сила» (г. Москва): «Моделирование культуры».P 2004.P P1, в журнале «Химия и жизнь» (г. Москва): «Искусственный неинтеллект».P 2004.P P2). На русском языке эссе сборника «Мегабитовая бомба» публиковались в «Компьютерной газете» (19992001, с перерывами и в произвольной последовательности), журнале «Компьютерра» (г. Москва, 20012002, с дополнениями фрагментами пятнадцати статей Станислава Лема на аналогичные темы, опубликованными в периодической печати в Польше после 1998 года), журнале «Если» (г. Москва.P 2000.P P4, эссе «Заклятие предвидением» («Заклятие превидизма» в настоящем сборнике)), журнале «Новый мир» (г. Москва.P 2000.P P7, эссе «На перепутьях информатики» («Информационное перепутье» в настоящем сборнике) и «Artificial servility»). Книга «Мгновение» впервые на польском языке была опубликована в 2000 году (Stanisaw Lem. Okamgnienie.P KrakЈw: Wydawnictwo Literackie, 2000.P 162 s.) и представляет собой сборник эссе, специально написанных для книги, в которых Станислав Лем сопоставляет «обе свои эссеистические работы, а именно Сумму технологии и Диалоги, с реальной ситуацией начала XXI века и вырисовывающимися новыми сферами человеческой деятельности и познания»

Реферат: Интеллектуальные информационные технологии и системы: генетические алгоритмы Интеллектуальные информационные технологии и системы: генетические алгоритмы

Фонарь садовый «Тюльпан».
Дачные фонари на солнечных батареях были сделаны с использованием технологии аккумулирования солнечной энергии. Уличные светильники для
106 руб
Раздел: Уличное освещение
Гуашь "Классика", 12 цветов.
Гуашевые краски изготавливаются на основе натуральных компонентов и высококачестсвенных пигментов с добавлением консервантов, не
170 руб
Раздел: 7 и более цветов
Ночник-проектор "Звездное небо, планеты", черный.
Оригинальный светильник-ночник-проектор. Корпус поворачивается от руки. Источник света: 1) Лампочка (от карманных фанариков); 2) Три
350 руб
Раздел: Ночники

Реферат: Генетический алгоритм Генетический алгоритм

Реферат: Генетическая инженерия Генетическая инженерия

Генетическая инженерия: технологические возможности, социальные перспективы, этические проблемы "Круглый стол" ученых В беседе, состоявшейся в редакции "ОНС", приняли участие: Светлана Александровна Боринская - младший научный сотрудник Института общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН, Леонид Иванович Корочкин - доктор биологических наук, член-корреспондент РАН, зав. лабораторией молекулярной биологии развития Института биологии развития им. Н. Кольцова РАН, Евгений Семенович Платонов -кандидат биологических наук, зам. директора Института общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН, Александр Евгеньевич Седов - доктор биологических наук, ведущий научный сотрудник Института истории естествознания и техники им. С.И. Вавилова РАН, Николай Казимирович Янковский - доктор биологических наук, зав. лабораторией анализа генома Института общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН. Вел беседу зам. главного редактора "ОНС" Акоп Погосович Назаретян. Материал подготовила к публикации редактор отдела Л.Ф. Пирожкова. А.П. Назаретян: Предметом широкого социального интереса стали ныне работы по генетической (в частности, генной) инженерии и генетике развития, лабораторные манипуляции с клетками и эмбрионами.

Реферат: Алгоритмы экономической (кадастровой) оценки городских земель и территориально-экономического зонирования Алгоритмы экономической (кадастровой) оценки городских земель и территориально-экономического зонирования

Программно-методический комплекс La dUser 37 Исходные данные для расчетов 42 Предплановая и постплановая оценка 43 Калибровка модели 44 Оценка городских (поселковых) земель 45 Оценка сельскохозяйственных земель 53 Список литературы 64 ВВЕДЕНИЕ Земля как основной базис всех процессов жизнедеятельности общества в политической, экономической, социальной, производственной, коммунальной, экологической и других сферах обладает стоимостью, качественная оценка которой представляет собой одно из важнейших условий нормального функционирования и развития многоукладной экономики. Необходимость в получении достоверной оценки стоимости земельных участков испытывают как государственные и муниципальные органы исполнительной власти при управлении земельными ресурсами, осуществлении перспективного развития населенных пунктов, проведении рациональной земельной и налоговой политики, так и частные субъекты земельного права при совершении разного рода сделок с землей. На сегодняшний день в Российской Федерации сложились адекватные предпосылки для реформирования механизмов налогообложения земли, взимания арендной платы за земли, находящиеся в государственной и муниципальной собственности, а также государственной политики в области оценки земель для целей налогообложения.

Реферат: Распределенные алгоритмы Распределенные алгоритмы

Компьютеры, процессы или процессоры упоминаются как узлы распределенной системы. (В последующих главах мы будем использовать более техническое понятие, см. определение 2.6.) Будучи определенными как «автономные», узлы должны быть, по крайней мере, оборудованы своим собственным блоком управления. Таким образом, параллельный компьютер с одним потоком управления и несколькими потоками данных (SIMD) не подпадает под определение распределенной системы. Чтобы быть определенными как «взаимосвязанными», узлы должны иметь возможность обмениваться информацией. Так как процессы могут играть роль узлов системы, определение включает программные системы, построенные как набор взаимодействующих процессов, даже если они выполняются на одной аппаратной платформе. В большинстве случаев, однако, распределенная система будет, по крайней мере, содержать несколько процессоров, соединенный коммутирующей аппаратурой. Более ограничивающие определения распределенных систем могут быть также найдены в литературе. a e baum , например, называет систему распределенной, только если существуют автономные узлы прозрачные для пользователей системы.

Реферат: Алгоритмы сортировки Алгоритмы сортировки

Таким образом, мы вытолкнем наверх самый "легкий” элемент всего массива. Теперь повторим всю оперно для оставшихся неотсортироваными -1 элементов (т.е. для тех, которые лежат "ниже" первого. Как видно, алгоритм достаточно прост, но, как иногда замечают, он является непревзойденным в своей неэффективности. Немного более эффективным, но таким наглядным является второй метод. Сортировка выбором   На этот раз при просмотре мaccива мы будем искать наименьший элемент, Сравнивая его с первым. Если такой элемент найден, поменяем его местами с первым. Затем повторим эту операцию, но начнем не с первого элемента, а со второго. И будем продолжать подобным образом, пока не рассортируем весь массив. Метод Шелла Этот метод был предложен автором Do ald Lewis Shеll в 1959 г. Основная идея этого алгоритма заключается в том, чтобы в начале ycтpанить массовый беспорядок в массиве, сравнивая далеко стоящие друг от друга элементы. Как видно, интервал между сравниваемыми элементами (gap) постепенно уменьшается до единицы. Это означает, что на поздних стадиях сортировка сводится просто к перестановкам соседних элементов (если, конечно, такие перестановки являются необходимыми).

Реферат: Написание игровой программы Tetris и описание алгоритма Написание игровой программы Tetris и описание алгоритма


Методы и технологии искусственного интеллекта; Нечеткая логика (пер. с англ. Осипов А. И. ) - 312 с. Программирование искусственного интеллекта в приложениях: Системы, основанные на правилах; Нейронные сети; Генетические алгоритмы; М: ДМК Пресс Джонс М.Т.
265 руб
Генетические алгоритмы. Гриф УМО ВУЗов России Физматлит Гладков Л.А.
Рассмотрены основные стратегии, принципы и концепции нового направления «Генетические алгоритмы».
413 руб
Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы Горячая линия - Телеком Рутковская Д.
Для научных и инженерно-технических работников в области информатики и вычислительной техники, занимающихся созданием и использованием интеллектуальных систем, а также аспирантов и студентов различных специальностей в области компьютерных технологий.
5 руб
Нейронные сети генетические алгоритмы и нечеткие системы Горячая линия - Телеком Рутковская Д.
716 руб
Генетический алгоритм VSD Джесси Р.
Является разновидностью эволюционных вычислений.
1130 руб
Генетические тайны царствующего двора Убойно смешной детектив АСТ Рабинович И.
41 руб
Генетические тайны царствующего двора Убойно смешной детектив АСТ Рабинович И.
22 руб
Для работы с детьми 5-7 лет - - с. {Логико - Малыш} Математика: Алгоритмы (8 карточек): М:ИДЗимородок Барчан Т.А.
99 руб
Памятки. 1-5 класс (справочные таблицы и алгоритмы действий) Справочная литература Грамотей Шклярова Т.
55 руб
Алгоритмы учебных действий учащихся на уроках истории: Методическое пособие для учителя - 48 с. {Методическая библиотека} ISBN 5-89415-308-5 ~93.02.13 134 М:Аркти Попова Л.В.
45 руб

Молочный гриб можно использовать для похудения, восстановления микрофлоры, очищения организмаМолочный гриб можно использовать для похудения, восстановления микрофлоры, очищения организма

(495) 105 99 23

Сайт char.ru это сборник рефератов и книг