(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

Он создает новые структуры и увеличивает или уменьшает число схем в популяции. Очевидно, что нижняя граница вероятности выживания схемы после применения ОК может вычислена для любой схемы. Так как схема выживает, когда точка ОК попадает вне "определенной длины", то вероятность выживания для простого ОК  запишется (7) Если ОК выполняется посредством случайного выбора, например, с вероятностью P(ОК), то вероятность выживания схемы определится P(s)?1-P(ОК) L(H)/(L-1).                           (8) Допуская независимость репродукции (ОР) и ОК, получим :  m(H, 1) ? m(H, ) f(H)/f .                                   (9) Из выражения (9) следует, что схемы с выше средней ЦФ и короткой L(H) имеют возможность экспоненциального роста в новой популяции. Рассмотрим влияние мутации на возможности выживания. ОМ есть случайная альтернативная перестановка элементов в стринге с вероятностью Р(ОМ). Для того, чтобы схема H выжила, все специфические позиции должны выжить. Следовательно, единственная хромосома выживает с вероятностью (1-P(ОМ)) и частная схема выживает, когда каждая из l(H) закрепленных позиций схемы выживает. 1-L(H) Р(ОМ).                                    (10) Тогда мы ожидаем, что частная схема H получает ожидаемое число копий в следующей генерации после ОР,ОК ОМ m(H, 1)>m(H, ) f(H)/f .                  (11) Это выражение называется "схема теорем" или фундаментальная теорема ГА . Ответа на вопрос, почему необходимо давать выживание схемам с лучшей ЦФ, нет или он расплывчатый, или каждый раз зависит от конкретной задачи. Основная  теорема  ГА, приведенная  Холландом, показывает ассимптотическое  число схем "выживающих” при реализации ПГА на каждой итерации. Очевидно,что это число, конечно приблизительное и меняется в зависимости от вероятности применения ГА. Особенно сильное влияние на число "выживающих" и "умирающих" схем  при реализации ПГА оказывает значение целевой функции отдельной хромосомы и всей популяции. Во многих проблемах имеются специальные знания, позволяющие построить аппроксимационную модель. При использовании ГА это может уменьшить объем и время вычислений и упростить моделирование функций, сократить число ошибок моделирования. ГА - это мощная стратегия выхода из локальных оптимумов. Она заключается в параллельной обработке множества альтернативных решений с концентрацией поиска на наиболее перспективных из них. Причем периодически в каждой итерации можно проводить стохастические изменения в менее перспективных решениях. Предложенные схемы эффективно используются для решения задач искусственного интеллекта и комбинаторно-логических задач на графах. ГА позволяют одновременно анализировать некоторое подмножество решений, формируя квазиоптимальные решения. Временная сложность алгоритмов зависит от параметров генетического поиска и числа генераций. Список литературы Holla d Joh H., Adap a io i a ural a d Ar ificial Sys ems: A I roduc ory A alysis wi h Applica io o Biology, Co rol, a d Ar ificial I ellige ce. U iversi y of Michiga , 1975. Goldberd David E. Ge e ic Algori hms i Search, Op imiza io a d Machi e Lear i g. Addiso -Wesley Publishi g Compa y, I c. 1989, 412p. Ha dbook of Ge e ic Algori hms, Edi ed by Lawre ce Davis, Va os ra d Rei hold, ew York, 1991, 385p. Курейчик В.М., Лях А.В. Задачи моделирования эволюции в САПР.

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

Наклейки для поощрения "Смайлики 2".
Набор для поощрения на самоклеящейся бумаге. Формат 95х160 мм.
19 руб
Раздел: Наклейки для оценивания, поощрения
Забавная пачка "5000 дублей".
Юмор – настоящее богатство! Купюры в пачке выглядят совсем как настоящие, к тому же и банковской лентой перехвачены... Но вглядитесь
60 руб
Раздел: Прочее
Совок №5.
Длина совка: 22 см. Цвет в ассортименте, без возможности выбора.
18 руб
Раздел: Совки

Реферат: Генетический алгоритм Генетический алгоритм

Реферат: Разработка алгоритмов контроля и диагностики системы управления ориентацией космического аппарата Разработка алгоритмов контроля и диагностики системы управления ориентацией космического аппарата

Продолжение ПРИЛОЖЕНИЕ Д Рисунок Д.5 – Погрешность оценивания угловой скорости от времени при НУ 3-ого варианта табл 5.5. Пунктиром выделен момент выявления отказа ДС. Рисунок Д.6 – Погрешность оценивания угловой скорости от времени при НУ 4-ого варианта табл 5.5. Пунктиром выделен момент выявления отказа ДС. Продолжение ПРИЛОЖЕНИЕ Д Рисунок Д.7 – Погрешность оценивания угловой скорости от времени при НУ 5-ого варианта табл 5.5. Пунктиром выделен момент выявления отказа ДС. Рисунок Д.8 – Погрешность оценивания угловой скорости от времени при НУ 6-ого варианта табл 5.5. Пунктиром выделен момент выявления отказа ДС. Продолжение ПРИЛОЖЕНИЕ Д Рисунок Д.9 – Погрешность оценивания угловой скорости от времени при НУ 7-ого варианта табл 5.5. Пунктиром выделен момент выявления отказа ДС. Рисунок Д.10 – Погрешность оценивания угловой скорости от времени при НУ 8-ого варианта табл 5.5. Пунктиром выделен момент выявления отказа ДС. Продолжение ПРИЛОЖЕНИЕ Д Рисунок Д.11 – Погрешность оценивания угловой скорости от времени при НУ 9-ого варианта табл 5.5. Пунктиром выделен момент выявления отказа ДС. Рисунок Д.12 – Погрешность оценивания угловой скорости от времени при НУ 10-ого варианта табл 5.5. Пунктиром выделен момент выявления отказа ДС.

Реферат: Генетический анализ при взаимодействии генов Генетический анализ при взаимодействии генов

С тех пор как были открыты генетический код и механизмы его реализации (действия), эта схема получила название центральной догмы биологии. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ АЛЛЕЛЬНЫХ ГЕНОВ. Простейшая форма взаимодействия генов (доминантность - рецессивность) была открыта Менделем. Это пример аллельных отношений. Доминирование не всегда бывает полным, как в менделевских опытах на горохе. Вскоре после вторичного открытия законов Менделя были обнаружены факты, указывающие на сложность межгенных отношений в системе генотипа. Это касается как меж аллельных взаимодействий, так и взаимного влияния неаллельных генов. Множественные аллели. Многие, может быть даже все, гены у разных организмов существуют более чем в двух аллельных формах, хотя один диплоидный организм не может быть носителем более двух аллелей. Впервые множественные аллели были открыты в локусе whi e, определяющем окраску глаз у дрозофилы, Морганом и его сотрудниками. Особенность аллельных отношений заключается в том, что аллели можно расположить в ряд с убывающей степенью доминирования.

Реферат: Управление потоками данных в параллельных алгоритмах вычислительной линейной алгебры Управление потоками данных в параллельных алгоритмах вычислительной линейной алгебры

Реферат: Принцип программного управления. Микропроцессор. Алгоритм работы процессора Принцип программного управления. Микропроцессор. Алгоритм работы процессора

Реферат: Разработка алгоритмов и программ выполнения операций над последовательными и связанными представлениями структур данных Разработка алгоритмов и программ выполнения операций над последовательными и связанными представлениями структур данных


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