Extras din laborator
1.Descrierea algoritmului
Populația este reprezentată printr-un vector de matrice binare, fiecare reprezentând un set de
parametri pentru funcția de minimizat. Într-o matrice, fiecare șir binar are un număr de biți
necesar pentru a avea precizia de 4 zecimale. Metoda folosită este descrisă în continuare. Spațiul
de căutare se discretizează până la o precizie 10-d (în particular, d = 4). Un interval [a,b] va fi
împărțit în N=(b−a)∗10d subintervale egale. Pentru a putea reprezenta cele (b−a)∗10d valori, este
nevoie de un număr n = parte_întreagă_superioară(log2N) biți.
Lungimea șirului de biți care reprezintă o soluție candidat va fi suma lungimilor reprezentărilor
pentru fiecare parametru al funcției de optimizat. În momentul evaluării soluției (apelul funcției
de optimizat) este necesară decodificarea fiecărui parametru reprezentat ca șir de biți în număr
real, după formula: Xreal=a+decimal(Xbiti)*( b−a)/(2n−1). Metoda de selecție aleasă pentru acest
algoritm este roata norocului. Numărul estimat de copii pe care îi primește un individ este
proporțional cu fitnessul său împărțit la fitnessul total al populației. În continuare este descris
pseudocodul pentru această metodă.
Funcția fitness (notata cu f mai sus) este utilizată pentru a măsura calitatea cromozomilor. Ea
este formulată plecând de la funcția numerică de optimizat. Trebuie să fie pozitivă și este
construită pentru maximizare (indivizii adaptați obțin valori mari ale funcției fitness).
Funcția fitness aleasă pentru implementarea algoritmului este f(x) = 1 / (g(x) + min(g(x)) +
0.00001), unde g(x) este funcția de optimizat. În cazul funcțiilor DeJong și Rastrigin, aceasta se
transformă în 1 / (g(x) + 0.00001).Constanta 0.00001 previne eroare provenită din împărțirea
unui număr la 0.
Preview document
Conținut arhivă zip
- Algoritmi genetici.pdf
- tema2.cpp
Alții au mai descărcat și
3.1.Accesul mijloacelor si al personalului pentru interventie in caz de incendiu se asigura in permanenta la toate: a) constructia unitatii cu...
Apariția și etapele dezvoltării statisticii Statistica a apărut în antichitate, în Imperiul Roman, China, Egipt și Grecia ca activitate practică,...
Masuratorile directe de aceeasi precizie, reprezinta un volum important de lucrari, executate pe teren în cadrul activitatilor geodezice,...
1. Noțiuni teoretice 1.1. Proiecții și transformata Radon Geometria 2D fascicul-paralel în care μ(x, y) reprezintă distribuția de coeficientului...
1.Introducere Societatea privind activitatea comercială se constituie pentru a desfașura o activitate pe durată de timp stabilită in actul...
Te-ar putea interesa și
1. Algoritmi Genetici 1.1. Introducere În ultimii ani, metodele bazate pe algoritmi genetici s-au bucurat de succes în domeniul cercetărilor...
Conceptul de evoluţie a fost propus de savantul englez Charles Darwin în 1859 în celebra sa carte “Originea speciilor prin selecţie naturală”....
1. REZUMAT Un algoritm genetic efectuează operaţii specifice în cadrul unui proces de reproducere guvernat de operatori genetici. Noile soluţii...
Algoritmi genetici Tehnici adaptive de cautare euristica, bazate pe principiile geneticii si ale selectiei naturale Lucreaza cu o populatie de...
1. Rezumat Algoritmii genetici sunt tehnici adaptive de căutare euristică, bazate pe principiile geneticii şi ale selecţiei naturale, enunţate de...
1 Istoric Inceputurile algoritmilor geneticise situeaza undeva in jurul anului 1950, cand mai multi biologi au folosit calculatoarele pentru...
1 Introducere în calculul evolutiv În general, orice sarcina abstracta care trebuie îndeplinita, poate fi privita ca fiind rezolvarea unei...
Calculul cognitiv denotă o familie de metode de rezolvare a problemelor care imită inteligenţa “găsită” în natură. Obiectivul comun al acestor...