(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

Непрерывные 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

Принимают значение гена как целочисленное число, определяющее номер интервала (используя код Грея). В качестве значения параметра принимают число, являющиеся серединой этого интервала. Рассмотрим вышеописанную последовательность действий на примере: Допустим, что значения признака лежат в интервале . При кодировании использовалось разбиение участка на 256 интервалов. Для кодирования их номера нам потребуется таким образом 8 бит. Допустим значение гена: 00100101bG (заглавная буква G показывает, что используется кодирование по коду Грея). Для начала, используя код Грея, найдем соответствующий ему номер интервала: . Теперь посмотрим, какой интервал ему соответствует После несложных подсчетов получаем интервал . Значит значение нашего параметра будет . Основные генетические операторы Как известно в теории эволюции важную роль играет то, каким образом признаки родителей передаются потомкам. В генетических алгоритмах за передачу признаков родителей потомкам отвечает оператор, который называется скрещивание (его также называют кроссовер или кроссинговер). Этот оператор определяет передачу признаков родителей потомкам. Действует он следующим образом: из популяции выбираются две особи, которые будут родителями; определяется (обычно случайным образом) точка разрыва; потомок определяется как конкатенация части первого и второго родителя. Рассмотрим функционирование этого оператора: Хромосома 1: 0000000000 Хромосома 2: 1111111111 Допустим разрыв происходит после 3-го бита хромосомы, тогда Хромосома 1: 0000000000 >> 000 1111111 Результирующая хромосома 1 Хромосома 2: 1111111111 >> 111 0000000 Результирующая хромосома 2 Затем с вероятностью 0,5 определяется одна из результирующих хромосом в качестве потомка. Следующий генетический оператор предназначен для того, чтобы поддерживать разнообразие особей с популяции. Он называется оператором мутации. При использовании данного оператора каждый бит в хромосоме с определенной вероятностью инвертируется. Кроме того, используется еще и так называемый оператор инверсии, который заключается в том, что хромосома делится на две части, и затем они меняются местами. Схематически это можно представить следующим образом: 000 1111111 >> 1111111 000 В принципе для функционирования генетического алгоритма достаточно этих двух генетических операторов, но на практике применяют еще и некоторые дополнительные операторы или модификации этих двух операторов. Например, кроссовер может быть не одноточечный (как было описано выше), а многоточечный, когда формируется несколько точек разрыва (чаще всего две). Кроме того, в некоторых реализациях алгоритма оператор мутации представляет собой инверсию только одного случайно выбранного бита хромосомы. Схема функционирования генетического алгоритма Теперь, зная как интерпретировать значения генов, перейдем к описанию функционирования генетического алгоритма. Рассмотрим схему функционирования генетического алгоритма в его классическом варианте. Инициировать начальный момент времени . Случайным образом сформировать начальную популяцию, состоящую из k особей.   Вычислить приспособленность каждой особи  и популяции в целом  (также иногда называемую термином фиттнес).

Затем автором было введено понятие силы поиска кроссовера (search power). Это количественная величина, характеризующая распределение вероятностей появления любого потомка от двух произвольных родителей. Первоначально была рассчитана сила поиска для одноточечного двоичного кроссовера, а затем был разработан вещественный SBX кроссовер с такой же силой поиска. В нем сила поиска характеризуется распределением вероятностей случайной величины : Для генерации потомков используется следующий алгоритм, использующий выражение для . Создаются два потомка , , где , – число, полученное по формуле: В формуле  – случайное число, распределенное по равномерному закону,  – параметр кроссовера. На рисунке приведена геометрическая интерпретация работы SBX кроссовера при скрещивании двух хромосом, соответствующих вещественным числам 2 и 5. Видно, как параметр влияет на конечный результат: увеличение влечет за собой увеличение вероятности появления потомка в окрестности родителя и наоборот. Эксперименты автора SBX кроссовера показали, что он во многих случаях эффективнее BLX, хотя, очевидно, что не существует ни одного кроссовера, эффективного во всех случаях. Исследования показывают, что использование нескольких различных операторов кроссовера позволяет уменьшить вероятность преждевременной сходимости, т.е. улучшить эффективность алгоритма оптимизации в целом. Для этого могут использоваться специальные стратегии, изменяющие вероятность применения отдельного эволюционного оператора в зависимости от его «успешности», или использование гибридных кроссоверов, которых в настоящее время насчитывается несколько десятков. В любом случае, если перед Вами стоит задача оптимизации в непрерывных пространствах, и Вы планируете применить эволюционные техники, то следует сделать выбор в пользу непрерывного генетического алгоритма. 4. Заключение За последние годы объёмы экономической информации возросли в несколько раз, и это является дополнительным стимулом для многих учёных, работающих в области анализа данных, теории информации и теории алгоритмов, заниматься генетическими алгоритмами. Очевидно, этим объясняется появление статей по данной теме и на русском языке (на других языках уже опубликовано 9000 работ). Правда, стоит отметить, что пока многие публикации частично (в большей или меньшей степени) повторяют друг друга и может создаться ложное представление о том, что теория генетических алгоритмов и, в частности, такая её часть, как непрерывные генетические алгоритмы, – тема узкая и исчерпываемая двадцатью страницами данной работы. На самом же деле есть не только теория, но и практика генетических алгоритмов. В настоящее время известно о существовании более пятисот программных продуктов, в том или ином виде использующих генетические алгоритмы для решения оптимизационных и прогностических задача. Также стоит отметить, что талантливые программисты создали популярную игру, базирующуюся на наработках теории генетических алгоритмов, которая называется «Амёбы: Борьба видов» ( Суть игры заключается в том, что каждый игрок «выращивает» на своём компьютере колонию амёб.

В условиях задачи указываются критерий выгодности маршрута (кратчайший, самый дешёвый, совокупный критерий и т. п.) и соответствующие матрицы расстояний, стоимости и т. п. Как правило, указывается, что маршрут должен проходить через каждый город только один раз, в таком случае выбор осуществляется среди гамильтоновых циклов . Существует масса разновидностей обобщённой постановки задачи, в частности геометрическая задача коммивояжёра (когда матрица расстояний отражает расстояния между точками на плоскости), треугольная задача коммивояжёра (когда на матрице стоимостей выполняется неравенство треугольника), симметричная и асимметричная задачи коммивояжёра. Простейшие методы решения задачи коммивояжёра: полный лексический перебор, жадные алгоритмы (метод ближайшего соседа, метод включения ближайшего города, метод самого дешёвого включения), метод минимального остовного дерева. На практике применяются различные модификации более эффективных методов: метод ветвей и границ и метод генетических алгоритмов. Задача коммивояжёра есть P-полная задача . Часто на ней проводят обкатку новых подходов к эвристическому сокращению полного перебора. В основе метода ветвей и границ лежит простое наблюдение, что если нижняя граница для подобласти A дерева поиска больше, чем верхняя граница какой-либо ранее просмотренной подобласти B, то A может быть исключена из дальнейшего рассмотрения. Это обычно выполняется с помощью глобальной переменной m, в которой запоминается минимальная верхняя граница, полученная для всех просмотренных до настоящего времени вариантах; любая вершина дерева поиска, нижняя граница которой больше m, может быть исключена из дальнейшего рассмотрения. В следующем разделе мы перейдём к рассмотрению генетических алгоритмов. Генетические алгоритмы. Общее описание. Математический аппарат. Генетические алгоритмы предназначены для решения задач оптимизации. Примером подобной задачи может служить обучение нейросети, то есть подбора таких значений весов, при которых достигается минимальная ошибка. При этом в основе генетического алгоритма лежит метод случайного поиска. Основным недостатком случайного поиска является то, что нам неизвестно, сколько понадобится времени для решения задачи. Для того чтобы избежать таких расходов времени при решении задачи, применяются методы, проявившиеся в биологии. При этом используются методы открытые при изучении эволюции и происхождения видов. Как известно, в процессе эволюции выживают наиболее приспособленные особи. Это приводит к тому, что приспособленность популяции возрастает, позволяя ей лучше выживать в изменяющихся условиях. Впервые подобный алгоритм был предложен в 1975 году Джоном Холландом (Joh Holla d) в Мичиганском университете. Он получил название «репродуктивный план Холланда» и лег в основу практически всех вариантов генетических алгоритмов. Однако, перед тем как мы его рассмотрим подробнее, необходимо остановится на том, каким образом объекты реального мира могут быть закодированы для использования в генетических алгоритмах. Представление объектов. Из биологии мы знаем, что любой организм может быть представлен своим фенотипом, который фактически определяет, чем является объект в реальном мире, и генотипом, который содержит всю информацию об объекте на уровне хромосомного набора.

Поиск Молох

Что с этой способностью сможет сделать человек такой вопрос следует оставить без ответа из-за опасений, которые приходят в голову, когда мы желаем найти на него ответ. 5 Не следует считать, что проблемы типа «NP», разламываемые при помощи генетических алгоритмов,P это уже ВСЕ в сущности проблемы, с которыми можно еще встретиться. Существуют, естественно, и такие задачи, в которых генетической алгеброй, генетическими алгоритмами добраться к цели не удастся. И также никто не должен считать, что мы благодаря представленным выше открытиям уже достигли вершины знаний и тем самым уже все теоретико-практические трудности на будущих наших дорогах будем способны преодолеть. Считаю открытия, сделанные благодаря генетике, так же, как и открытия дирижерских генов (HOX), важнейшими шагами, которые были сделаны в области биологии в двадцатом веке. Технологии, рожденные жизнью и имеющие внебиологическую применимость, я всегда считал совершенными SUI GENERIS, и поэтому в глуши шестидесятых годов тщетно писал о том, как много пользы (и как ужасно много опасностей) станет нашим трофеем, когда выйдем из области жизни, применяя подсмотренные у жизни инструменты и стратегии, в человеческий мир

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

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: 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

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: Реализация генетических алгоритмов нейрокомпьютерами Реализация генетических алгоритмов нейрокомпьютерами

Наука - это одна из сменяющих друг друга систем веры, которыми мы пытается объяснять то, что наблюдаем, этим самым изменяя себя, чтобы приспособиться к новой информации, получаемой из внешнего мира. Многое из того, что мы видим и наблюдаем, можно объяснить единой теорией: теорией эволюции через наследственность, изменчивость и отбор. Эволюционная теория утверждает, что каждый биологический вид целенаправленно развивается и изменяется для того, чтобы наилучшим образом приспособиться к окружающей среде. В процессе эволюции многие виды насекомых и рыб приобрели защитную окраску, еж стал неуязвимым благодаря иглам, человек стал обладателем сложнейшей нервной системы. Можно сказать, что эволюция - это процесс оптимизации всех живых организмов. Рассмотрим, какими же средствами природа решает эту задачу оптимизации. Основной механизм эволюции - это естественный отбор. Его суть состоит в том, что более приспособленные особи имеют больше возможностей для выживания и размножения и, следовательно, приносят больше потомства, чем плохо приспособленные особи.

Ручка "Шприц", желтая.
Необычная ручка в виде шприца. Состоит из пластикового корпуса с нанесением мерной шкалы. Внутри находится жидкость желтого цвета,
31 руб
Раздел: Оригинальные ручки
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
Брелок LED "Лампочка" классическая.
Брелок работает в двух автоматических режимах и горит в разных цветовых гаммах. Материал: металл, акрил. Для работы нужны 3 батарейки
131 руб
Раздел: Металлические брелоки

Реферат: Структура и алгоритмы работы спутниковых радионавигационных систем Структура и алгоритмы работы спутниковых радионавигационных систем

Реферат: Генетика и генетическая информция Генетика и генетическая информция

Реферат: Рекурсивные алгоритмы Рекурсивные алгоритмы

Реферат: Информационные потоки в ЭВМ. Алгоритм работы процессора Информационные потоки в ЭВМ. Алгоритм работы процессора

Реферат: Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта

Тогда на каждом шаге несоответствие выясняется лишь в последний момент. Настоящий (не упрощенный) алгоритм Бойера-Мура гарантирует, что число действий не превосходит C(m ) в худшем случае. Он использует идеи, близкие к идеям алгоритма Кнута-Морриса-Пратта. Представим себе, что мы сравнивали образец со входным словом, идя справа налево. При этом некоторый кусок Z (являющийся концом образца) совпал, а затем обнаружилось различие: перед Z в образце стоит не то, что во входном слове. Что можно сказать в этот момент о входном слове? В нем обнаружен фрагмент, равный Z, а перед ним стоит не та буква, что в образце. Эта информация может позволить сдвинуть образец на несколько позиций вправо без риска пропустить его вхождение. Эти сдвиги следует вычислить заранее для каждого конца Z нашего образца. Как говорят знатоки, все это (вычисление таблицы сдвигов и ее использование) можно уложить в C(m ) действий. Алгоритм Рабина Этот алгоритм основан на простой идее. Представим себе, что в слове длины m мы ищем образец длины . Вырежем окошечко размера и будем двигать его по входному слову.

Реферат: Циклические алгоритмы Циклические алгоритмы


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