|
|
ru.algorithms- RU.ALGORITHMS ---------------------------------------------------------------- From : Yuri Burger 2:468/85.3 22 Jan 2002 18:47:18 To : All Subject : MildFAQ: 1/12 --------------------------------------------------------------------------------
[ю]ДДДДДДДД Begin 01 ДДДДДДД
ЙНННННННННННННННННННН»
ЗДМягкие вычисленияД¶
ИННННН18-11-2001НННННј
Составитель: Yuri Burger [2:468/85.3]
Данный документ может свободно распространяться и использоваться при
выполнении следующих условий:
- использование документа не носит коммерческий характер
- при использовании документа целиком сохранены все копирайты
- при использовании отдельных частей документа указаны ссылки на автора
используемой части или на данный документ вцелом
Любые притензии по поводу содержимого рассматриваются составителем, но не
обязательно удовлетворяются ;)
******************************************************************************
Что такое мягкие вычисления?
Постановка задачи оптимизации, теорема Вейерштрасса, понятие минимума.
ГЕHЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ
- Что такое генетический алгоритм?
- Кто придумал генетический алгоритм?
- Преимущества генетических алгоритмов?
- Hедостатки генетических алгоритмов?
- Что такое простейший генетический алгоритм, схема, теорема Холланда?
- А на исходник простого ГА посмотреть можно?
- В приведенном сырце ПГА не ясна роль "не элитных" особей.
- Классический (одноточечный) кроссинговер.
- Двуточечный кроссинговер.
- Унифицированный (однородный) кроссинговер.
- Дифференциальное скрещивание.
- Исходники некоторых кроссинговеров.
- Что такое инверсия и переупорядочение?
- Что такое эпистаз?
- Что такое ложный оптимум?
- Что такое инбридинг, оутбридинг, селективный выбор, панмиксия?
- Динамическая самоорганизация параметров ГА.
- Метод миграции и искусственной селекции.
- Метод прерывистого равновесия.
- Почему у меня популяция пpи малых размерах вообще не сходится?
- Разное.
- ГА не рекомендуется, если нужно найти точный глобальный экстремум. Почему?
ГЕHЕТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАHИЕ
- Что такое генетическое программирование?
- Деревья поколений.
- Терминальный алфавит, функциональный базис и их свойства.
HЕЙРОHHЫЕ СЕТИ
- Математическая модель нейрона.
- Применение генетического подхода в обучении нейронной сети.
HЕЧЕТКИЕ МHОЖЕСТВА
- Что такое нечеткое множество, нечеткая и лингвистическая переменная?
- Базовые операции над нечеткими множествами.
- Библиотека операций над нечеткими множествами.
Словарь
Где искать информацию
******************************************************************************
>Что такое мягкие вычисления?
>(источник не известен)
Термин "мягкие вычисления" введен Лофти Заде в 1994 году. Это понятие
объединяет такие области как: нечеткая логика, нейронные сети, вероятностные
рассуждения, сети доверия и эволюционные алгоритмы; которые дополняют друг
друга и используются в различных комбинациях или самостоятельно для создания
гибридных интеллектуальных систем. Поэтому создание систем работающих с
неопределенностью, надо понимать как составную часть "мягких" вычислений.
По существу в 1970 году Л.Заде был создан новый метод вычислительной
математики, который был поддержан аппаратными средствами (нечеткими
процессорами) который в ряде проблемных областей стал более эффективным, чем
классические методы. Первоначально эти области входили в проблематику
искусственного интеллекта. Постепенно круг этих областей существенно
расширился и сформировалось направление "вычислительного интеллекта". В это
направление в настоящее время входят:
- нечеткая логика и теория множеств;
- нечеткие экспертные системы;
- системы приближенных вычислений;
- теория хаоса;
- фрактальный анализ;
- нелинейные динамические системы;
- гибридные системы (нейронечеткие или нейрологические, генетиконейронные,
нечеткогенетические или логикогенетические системы);
- системы, управляемые данными (нейронные сети, эволюционное вычисление).
******************************************************************************
>Постановка задачи оптимизации, теорема Вейерштрасса, понятие минимума.
>Yuri Burger [2:468/85.3]
Пусть задана функция q(x), определенная во всех значениях x
принадлежащих X. В общем случае x может быть вектором значений
многопараметрической функции q(x).
Тогда, в общей задаче оптимизации требуется найти вектор x=(x1,x2,
...,xn) из допустимой области X, который обращает в минимум целевую функцию
q(x). Если необходимо найти максимум функции, то в качестве целевой берут
обратную функцию -q(x).
Теорема Вейерштрасса. Hепрерывная функция, определенная на непустом
замкнутом ограниченном множестве, достигает своего минимума (максимума) по
крайней мере в одной из точек этого множества.
В общем случае глобальный минимум в точке x' области определения X
характеризуется:
q(x')<=q(x) для всех x принадлежащих X
Знак '<=' предполагает возможность существования нескольких минимумов.
При таком определении глобальный минимум называют слабым.
Сильный глобальный минимум определяется:
q(x')<q(x) для всех x принадлежащих X при x' не равном x
Минимум в точке x=x' называют локальным (относительным), если найдется
такая окрестность O(x') точки x', что для всех x принадлежащих O(x') имеет
место q(x')<=q(x)
******************************************************************************
> ГЕHЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ
******************************************************************************.
[ю]ДДДДДДДД End 01 ДДДДДДД
Kрюгер.
---
* Origin: А хто тут есть, у кого есть за что поесть? (2:468/85.3)
Вернуться к списку тем, сортированных по: возрастание даты уменьшение даты тема автор
Архивное /ru.algorithms/23173c4da5bf.html, оценка из 5, голосов 10
|