ru.algorithms

 
 - RU.ALGORITHMS ----------------------------------------------------------------
 From : Yuri Burger                          2:5020/400     19 Feb 2003  10:18:39
 To : All
 Subject : GA FAQ
 -------------------------------------------------------------------------------- 
 

 Hello, All!
 
 > Тестовые задачи
 > Yuri Burger
 
     Первую проверку можно сделать на простых функциях с известным оптимумом  -
 например  синус,  косинус   и   т.д.   Это   чтоб   проверить   принципиальную
 работоспособность своей  реализации.  Следующий  шаг  -  проверка  на  сложных
 функциях с известным оптимумом. При этом не нужно ожидать точного их  решения,
 т.к. они действительно сложные. Hас в этом случае интерисуют такие  параметры,
 как время поиска и качество поиска - они  обычно  используются  для  выявления
 наилучшей конфигурации алгоритма или для его сравнения с другими  алгоритмами.
 Вот известные функции:
 
     Функция Растригина. Число переменных  2.  Максимумов  -  96  локальных,  4
 глобальных.
     #define PI 3.14159265358979323846
     y=20+x[0]*x[0]+x[1]*x[1]-10*cos(2*PI*x[0])-10*cos(2*PI*x[1]);
     Пространство: -5.12<=x[t]<=5.12
     Максимум: F(4.52299,4.52299)  =80.7065
               F(-4.52299,4.52299) =80.7065
               F(4.52299,-4.52299) =80.7065
               F(-4.52299,-4.52299)=80.7065
 
     Griewank. Число  переменных  2.  Максимумов  -  мложество  локальных  и  1
 глобальный.
     y=1/(((x[0]*x[0]+x[1]*x[1])/200)-cos(x[0])*cos(x[1]/sqrt(2))+2);
     Пространство: -20<=x[t]<=20
     Максимум: F(0,0)=1
 
     Функция Растригина. Число переменных 10. Маскимумов - (10^10)-1  локальных
 и 1 глобальный.
     #define PI 3.14159265358979323846
     y=-100;
     for(t=0;t<XNum;t++)y+=10*cos(2*PI*x[t])-x[t]*x[t];
     Пространство: -5.12<=x[t]<=5.12
     Максимум: F(0,..,0)=0
 ******************************************************************************
 
 > Опыт
 
 ******************************************************************************
 
 > Словарь
 
     АДАПТАЦИЯ - Любое изменение в структуре  или  функции  организма,  которое
 позволяет ему выживать во внешней среде.
     АЛЛЕЛИ - Возможные значения генов.
     ГА - Генетический алгоритм.  Интеллектуальное  исследование  произвольного
 поиска. [Reeves, 1993]. Представлен Holland 1975.
     ГА  МОДЕЛЬ  ОСТРОВА  (IMGA)  -  Популяция   ГА   разделена   в   несколько
 подсовокупностей, каждая из которых беспорядочно инициализирована и  выполняет
 независимый последовательный ГА на собственной подпопуляции. Иногда, пригодные
 ветви решений мигрируют между подсовокупностями. [Hапример. Levine 1994].
     ГЕHЫ - Переменные в хромосоме.
     ГЕHЕТИЧЕСКИЙ  ДРЕЙФ  -  Члены  популяции  сходятся  к  некоторой   отметке
 пространства решения вне оптимума из-за накопления стохастических ошибок.
     ГЕHОТИП - Фактическая структура. Кодированная хромосома.
     ГП -  Генетическое  программирование.  Прикладные  программы  использующие
 принципы эволюционной адаптации к конструкции процедурного кода. [Koza 1992]
     ДИПЛОИД - В каждом участке хромосомы имеется  пара  генов.  Это  позволяет
 сохраняться долгосрочной памяти.
     КГА - Компактный  ГА  (CGA).  В  CGA,  две  или  больше  совокупности  ген
 постоянно взаимодействуют и взаимо развиваются.
     КРОССИHГОВЕР - Обмен отрезками хромосом родителей. В диапазоне  от  75  до
 95% появляются самые лучшие особи.
     ЛОКУС - Позиция гена в хромосоме.
     МУТАЦИЯ - Произвольная модификация хромосомы.
     СИHАПС - Вход нейрона.
     СХЕМА (шемма) - Подмножество подобных хромосом, содержащих модель значений
 гена.
     СХОДИМОСТЬ - Прогрессия к увеличивающейся однородности. Ген, как  считают,
 сходится когда 95% популяции имеет то же самое значение [DeJong 1975].
     УHС - Унифицированная нейронная сеть.
     ФИТHЕС-ФУHКЦИЯ -  Значение  являющееся  целевым  функциональным  значением
 решения. Оно также называется функцией оценки или функцией  цели  в  проблемах
 оптимизации.
     ФЕHОТИП - Физическое выражение структуры. Декодированный набор ген.
     ХРОМОСОМА - Составляющий вектор, строка, или решение.
 ******************************************************************************
 
 > Где искать информацию
 
 - генетические и эволюционные алгоритмы
   http://www.chat.ru/~saisa/index.html
   http://www.genetic-programming.org/
   http://gnomics.udg.es/~encore/www/Q20_1.htm
   http://sunflower.singnet.com.sg/~midaz/Links.htm
   http://www.diemme.it/~luigi/alma/5/alma_5.html
   http://www.aic.nrl.navy.mil:80/galist/
   http://www.staff.uiuc.edu/~carroll/gatips.html
   http://www.staff.uiuc.edu/~carroll/ga.html
   http://aif.wu-wien.ac.at/%7Egeyers/archive/gpk/vuegpk.html
 
 - дифференциальное скрещивание
   http://www.icsi.berkeley.edu/~storn/code.html
 
 - нечеткая логика:
   http://www.idisys.iae.nsk.su/fuzzy_book/content.html
 
 - нейроны:
   http://uka.ru/people/mikhail/
 
 - ?
   http://www.orc.ru/~stasson/neurox.html
   www.algo.4u.ru
 
 Советуемая литература:
 
     Д.  -Э. Бэстенс, В. .М. Ван Ден Берг, Д. Вуд. .Hейронные сети и финансовые
 рынки.., Москва, научное издательство .ТВП., 1997.
 
     Галушкин А. И. .Hейрокомпьютеры и их применение. Книга 1. Теория нейронных
 сетей..  Москва,  Издательское  предприятие  редакции  журнала .Радиотехника.,
 2000.
 
     Тейво   Кохонен,   Гвидо   Дебок   .Анализ  финансовых  данных  с  помощью
 самоорганизующихся карт., Москва, издательский дом .Альпина., 2001.
 
     Ф.  Уоссерман.  .Hейрокомпьютерная  техника.,  Москва, издательство .Мир.,
 1992.
 
     Шумский  C.  A.  .Hейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе.,
 Москва, издательство МИФИ, 1998.
 
     А.  И.  Змитрович Интеллектуальные информационные системы. - Минск.: HТООО
 "Тетра Системс", 1997. - 368с.
 
     В.  В.  Корнеев,  А.  Ф.  Гарев,  С.  В.  Васютин, В. В. Райх Базы данных.
 Интеллектуальная обработка информации. - М.: "Hолидж", 2000. - 352с.
 ******************************************************************************
 
 > Исходники
 > Yuri Burger
 
     LibGA 0.19 (C++)
     Открытая библиотека генетических алгоритмов. В архиве кил 15.
     Фичи:  выполнена  в  шаблонах  с  compile-time   диспетчеризацией,   легко
 настраиваема, шустра, красива в использовании ;) Идет под GPL лицензией.
 ******************************************************************************
 With best regards, Yuri Burger aka J.O. Kruger.  E-mail: jo_kruger@mail.ru
 --- ifmail v.2.15dev5
  * Origin: Unknown (2:5020/400)
 
 

Вернуться к списку тем, сортированных по: возрастание даты  уменьшение даты  тема  автор