Sieci neuronowe i algorytmy ewolucyjne

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Sieci neuronowe i algorytmy ewolucyjne"

Transkrypt

1 Metody sztucznej ewolucji Sieci neuronowe i algorytmy ewolucyjne IV. Algorytmy ewolucyjne Algorytmy genetyczne Programowanie genetyczne Systemy klasyfikatorow Strategie ewolucyjne Podstawa symulacji : Ewolucja populacji rozwiazan poprzez procesy selekcji, krzyzowania, mutacji i reprodukcji Jerzy KORCZAK Ch. DARWIN «On the Origin of Species by Means of Natural Selection», 1859 «surivival of the fittest» 1 J.Korczak, ULP 2 Przestrzeń rozwiązań population initiale Proces ewolucji populacja końcowa J.Korczak, ULP 3 J.Korczak, ULP 4 Algorytm ewolucji t:=0 initpopulation P(t) //initialize a usually random population evaluate P(t) // evaluate fitness of all individuals WHILE not done DO // test for termination criterion t:=t + 1 P := selectparents P(t) // sub-population for offspring production recombine P (t) // recombine the «genes» of selected parents mutate P (t) // perturb the mated population stochastically evaluate P (t) // evaluate new fitness P :=survive P, P (t) // select the survivors OD END EA Prosty przyklad Cel : Maksymalizacja funkcji f(x) = x 2 gdzie x [0...31] 1. Kodowanie Generacja pierwszej populacji (n=4) NoChaîne PopInit x f(x) J.Korczak, ULP 5 J.Korczak, ULP 6 1

2 3. Operatory genetyczne - Selekcja : mechanizm «ruletki» Nr PopInit x f(x) f i/σ f Suma Srednia Krzyzowanie % 6% 14% 49% 01101,11000,11000, Operatory genetyczne : krzyzowanie, mutacja Nr Rodzice Partner lokx. Dzieci x f(x) Suma 1754 Srednia 439 Max Mutacja : p mut = 1/20 ; nr pozycji -> rand() = J.Korczak, ULP 7 J.Korczak, ULP 8 Fitness function Maksymalizacja funkcji Dany jest model o P parametrach. Jakosc tego modelu mierzy funkcja F(P) Zadanie optymalizacji polega na znalezieniu takiego punktu p* ktory maksymalizuje funkcje oceny. Przyklad: Znalezc taka pare (x m,y m ) ktore maksymalizuje f(x,y) = cos 2 (nπr) exp (-r 2 /σ 2 ), r 2 = x 2 +y 2, x,y [0.0, 1.0] gdzie n oraz σ sa stalymi. J.Korczak, ULP 9 J.Korczak, ULP 10 Operatory genetyczne: selekcja, mutacja, reprodukcja Operatory genetyczne: Krzyzowanie Selekcja Selekcja proporcjonalna F i /ΣF i : kolo ruletki Selekcja wg pozycji Selekcja turniejowa, Mutacja Eksploracja przestrzeni rozwiazan Mutacja adaptacyjna, Rekreacja populacji (utworzenie nastepnej populacji) Strategia elitarna Strategia eugeniczna, Krzyzowanie 1-no punktowe AA AAAAA AABBBBB BB BBBBB BBAAAAA Krzyzowanie 2-punktowe AA AAA AA AABBBAA BB BBB BB BBAAABB Krzyzownie wielo-punktowe AAAAAAA BBBBBBB BAABBBA ABBAAAB J.Korczak, ULP 11 J.Korczak, ULP 12 2

3 Planowanie zadan: Job Shop Scheduling Dane : zbior zadan do wykonania {J i } na m maszynach {M k }, kazde zadanie J i jest zlozone z m i operacji {o i1, o i2,, o mi }, operacja o ik : { id, czas wykonania t k, maszyna M k } Cel : Minimalizacja calkowitego czasu wykonania T min (T max ) = min (max (t ik ) : J i J, M k M) gdzie T max jest czasem wykonania przy spelnieniu ograniczen nastepstwa zadan i zasobow. Liczba mozliwych planow realizacji zadan: (n!) m Przyklad Dane sa 4 zadania (A, B, C, D) do wykonania na 4 maszynach (M1, M2, M3, M4). Zadanie A sklada sie z 4 podzadan: A1 (T=2, M1), A2(T=3, M2), A3(T=4, M3), A4(T=5, M4). Zadanie A sklada sie z 4 podzadan: B1 (T=3, M1), B2(T=4, M3), B3(T=1, M2), B4(T=1, M4). Zadanie A sklada sie z 4 podzadan: C1 (T=5, M3), C2(T=5, M2), C3(T=2, M1), C4(T=2, M4). Zadanie A sklada sie z 4 podzadan: D1 (T=1, M1), D2(T=1, M4), D3(T=2, M3), D4(T=9, M2). --- A1 (T=2, M1) oznacza ze A1 wymaga 2 jedn czasu na M1 J.Korczak, ULP 13 J.Korczak, ULP 14 Kodowanie (reprezentacja) rozwiazan Przyklad : chromozom ADBC Ocena i kryterium stopu Fitness function: f(plan i) = 1/czas wykonania planu i Kryterium stopu: homogenicznosc populacji otrzymanie satysfakcjonujacego rozwiazania liczba generacji J.Korczak, ULP 15 J.Korczak, ULP 16 Operatory krzyzowania PMX PMX (Partially Match Crossover) OX (Order Crossover) CX (Cycle Crossover) A : B : Etap 1 : Wybrac losowo strefe krzyzowania Przyklad : A : J.Korczak, ULP 17 J.Korczak, ULP 18 3

4 PMX PMX Etap 2 : Zamienic strefy krzyzowania A : A : B : B : Etap 3: Zachowac geny nie bedace w strefie krzyzowania A : B : Etap 4: Skompletowac genami homologicznymi A : B : Przypomnienie : A : B : J.Korczak, ULP 19 J.Korczak, ULP 20 Mutacja Exemple : A : A : J.Korczak, ULP 21 J.Korczak, ULP 22 Problem komiwojażera Reprezentacja: Dystans : -z 0 do 1 = 5 -z 0 do 2 = Przykłady podróży J.Korczak, ULP 23 J.Korczak, ULP 24 4

5 Problem komiwojażera - operacje Operacja Krzyżowania Problem komiwojażera - przykład Rodzice Miasta niewstawione Dzieci Operacja Mutacji Przed Po J.Korczak, ULP 25 J.Korczak, ULP 26 Projekt ibe-realtime Expert Discovery and Database Connections Consulting and simulations Stock trading using genetic algorithms [Korczak, Roger] Trading expert model: a subset of trading rules each 5 sec Time series aggregation Database Quotes Experts Clients each 1 min Time series provider Oracle ias server Technical trading rules and indicators [W.Colby et T. Meyers, J. Murphy] IF conditions are satisfied THEN decision financial indicators buy, hold or sell Initial wealth of expert: C 0 n 0 P t m Supervisor Expert Generator Quality of trading expert = F(return, risk) J.Korczak, ULP 27 J.Korczak, ULP 28 Technical trading rules Rate Of Change (ROC) IF ROC is-greater-than (1+ε) THEN BUY, ELSE IF ROC is-less-than (1-ε) THEN SELL ELSE HOLD Reguły tradingu : Średnia ruchoma Peugeot Ease of Movement Value (EMV) IF indicator EMV is positive THEN BUY ELSE IF indicator EMV is negative THEN SELL ELSE HOLD Price Channel IF current-price > max of n preceding prices THEN BUY ELSE IF current-price < min of n preceding prices THEN SELL ELSE HOLD Irrational rules: friday 13th, signs of Zodiac, etc. Rgula : Kup : kiedy SR przebija kurs à la hausse Sprzedaj : kiedy SR przebija kurs à la baisse J.Korczak, ULP 29 J.Korczak, ULP 30 5

6 Genetic encoding of experts Are some rules more efficient? Each trading expert is encoded as a binary string, a chromosome: R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 Genes represent the rules to be executed while examining financial data. no rule consistently outperforms the others J.Korczak, ULP 31 J.Korczak, ULP 32 Projekt ibe : interface Projekt ibe-realtime Expert Discovery and Database Connections Consulting and simulations each 5 sec Time series provider Time series aggregation each 1 min Database Quotes Experts Clients Oracle ias server Supervisor Expert Generator J.Korczak, ULP 33 J.Korczak, ULP 34 Architecture of Internet Bourse Experts AT system Internet Bourse-Experts - Agent Technology Market Database IAs Market Watch IA Volatility IA Text Mining IAs Expert Database Financial Database Stock Analysis IAs Visualization Agents Security Agents Expert Supervisor Expert Generator Users Database network Users ( PC, Palm, Mobile, ) J.Korczak, ULP 35 J.Korczak, ULP 36 6

7 Programowanie genetyczne Process of program evolution J. R. Koza, Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT Press PG : konstrukcja programu z wykorzystaniem sztucznej ewolucji Reprezentacja programu : drzewo syntaktyczne Program generation Genetic operators : creation, crossover, mutation, selection Fitness function Program primitives : Set of functions F, (*,+, AND, ) Set of terminalst (vars, const, ) (+ (* A B) (/ (+C 5) (- D 2.5) )) A * B + / + - C 5 D 2.5 Program test Compilation Program exe Results Execution J.Korczak, ULP 37 J.Korczak, ULP 38 Operatory : generowanie programu Operatory : krzyzowanie (crossover) J.Korczak, ULP 39 J.Korczak, ULP 40 Operatory : mutacja Operatory : tworzenie podprogramów J.Korczak, ULP 41 J.Korczak, ULP 42 7

8 Operatory: supresja podprogramów Operators : creation J.Korczak, ULP 43 J.Korczak, ULP 44 Operators : crossover Operators : mutation J.Korczak, ULP 45 J.Korczak, ULP 46 Operators : creation of sub-programs Example: Symbolic Regression The SR problem requires finding a function y=f(x), that fits a set of (x,y) data points with minimal error. The set of points comes from a target function (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ),, (x n, y n ), Functions : +,-,*,/, sin, cos, log, exp Terminal : x Fitness : /Φ(f(x i ) y i )I for 20 randomly generated points Stop criterion : MaxNoGen OU Φ(f(x i ) y i )I < 0.01 In this example, a set 20 samples has been generated using the following function : f(x) = x 4 + x 3 + x 2 + x J.Korczak, ULP 47 J.Korczak, ULP 48 8

9 Programowanie genetyczne : Aproksymacja funkcji IBE-GP Schemat funkcjonalny J.Korczak, ULP 49 J.Korczak, ULP 50 Discovery of Trading Rules Règles : Sous la forme FONCTION=Booléen Test : si le résultat de la fonction est égal à la décision alors le booléen doit être TRUE Si ce n est pas le cas, la règle est évaluée comme fausse Wizualizacja decyzji STMicro AXA Peugeot J.Korczak, ULP 51 J.Korczak, ULP 52 Przyklad : Optymalizacja ruchu pojazdow Evolutionary Art : System EVA J.Korczak, ULP 53 J.Korczak, ULP 54 9

10 System EVA Operatory i drzewo syntaktyczne «malarzy» Problem komiwojażera J.Korczak, ULP 55 J.Korczak, ULP 56 Podsumowanie Algorytmy ewolucyjne (AE) optymalizuja zagadnienia przy zmiennych ciaglych lub dyskretnych, przy czym liczba zmiennych moze byc duza AE nie wymagaja informacji o pochodnych AE maja zastosowanie przy zlozonych przestrzeniach funkcji kosztu Adaptacyjność i modularność Robustness Latwość implementacji Nie jest konieczna dogłebna znajomość działania modelu Latwość hybrydyzacji (sieci neuronowe, heurystyki) Latwość implementacji rownoległej algorytmu J.Korczak, ULP 57 10

IV. Metody genetyczne

IV. Metody genetyczne SZTUCZNA INTELIGENCJA W FINANSACH IV. Metody genetyczne Jerzy KORCZAK email: jerzy.korczak@ue.wroc.pl Metody sztucznej ewolucji Algorytmy genetyczne Programowanie genetyczne Systemy klasyfikatorow Strategie

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne - algorytmy genetyczne. I. Karcz-Dulęba

Algorytmy ewolucyjne - algorytmy genetyczne. I. Karcz-Dulęba Algorytmy ewolucyjne - algorytmy genetyczne I. Karcz-Dulęba Algorytmy klasyczne a algorytmy ewolucyjne Przeszukiwanie przestrzeni przez jeden punkt bazowy Przeszukiwanie przestrzeni przez zbiór punktów

Bardziej szczegółowo

ALHE Z11 Jarosław Arabas wykład 11

ALHE Z11 Jarosław Arabas wykład 11 ALHE Z11 Jarosław Arabas wykład 11 algorytm ewolucyjny inicjuj P 0 {x 1, x 2... x } t 0 while! stop for i 1: if a p c O t,i mutation crossover select P t, k else O t,i mutation select P t,1 P t 1 replacement

Bardziej szczegółowo

Algorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych

Algorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych Algorytm Genetyczny zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych Dlaczego Algorytmy Inspirowane Naturą? Rozwój nowych technologii: złożone problemy obliczeniowe w

Bardziej szczegółowo

METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI algorytmy ewolucyjne

METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI algorytmy ewolucyjne METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI algorytmy ewolucyjne dr hab. inż. Andrzej Obuchowicz, prof. UZ Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski A. Obuchowicz: MSI - algorytmy ewolucyjne

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY GENETYCZNE ćwiczenia

ALGORYTMY GENETYCZNE ćwiczenia ćwiczenia Wykorzystaj algorytmy genetyczne do wyznaczenia minimum globalnego funkcji testowej: 1. Wylosuj dwuwymiarową tablicę 100x2 liczb 8-bitowych z zakresu [-100; +100] reprezentujących inicjalną populację

Bardziej szczegółowo

Algorytm genetyczny (genetic algorithm)-

Algorytm genetyczny (genetic algorithm)- Optymalizacja W praktyce inżynierskiej często zachodzi potrzeba znalezienia parametrów, dla których system/urządzenie będzie działać w sposób optymalny. Klasyczne podejście do optymalizacji: sformułowanie

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 1: Program Evolutionary Algorithms

LABORATORIUM 1: Program Evolutionary Algorithms Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny Technologiczny, Politechnika Śląska www.imio.polsl.pl OBLICZENIA EWOLUCYJNE LABORATORIUM 1: Program Evolutionary Algorithms opracował:

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne 1

Algorytmy ewolucyjne 1 Algorytmy ewolucyjne 1 2 Zasady zaliczenia przedmiotu Prowadzący (wykład i pracownie specjalistyczną): Wojciech Kwedlo, pokój 205. Konsultacje dla studentów studiów dziennych: poniedziałek,środa, godz

Bardziej szczegółowo

Obliczenia ewolucyjne - plan wykładu

Obliczenia ewolucyjne - plan wykładu Obliczenia ewolucyjne - plan wykładu Wprowadzenie Algorytmy genetyczne Programowanie genetyczne Programowanie ewolucyjne Strategie ewolucyjne Inne modele obliczeń ewolucyjnych Podsumowanie Ewolucja Ewolucja

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne

Algorytmy ewolucyjne Algorytmy ewolucyjne wprowadzenie Piotr Lipiński lipinski@ii.uni.wroc.pl Piotr Lipiński Algorytmy ewolucyjne p.1/16 Cel wykładu zapoznanie studentów z algorytmami ewolucyjnymi, przede wszystkim nowoczesnymi

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne (AG)

Algorytmy genetyczne (AG) Algorytmy genetyczne (AG) 1. Wprowadzenie do AG a) ewolucja darwinowska b) podstawowe definicje c) operatory genetyczne d) konstruowanie AG e) standardowy AG f) przykład rozwiązania g) naprawdę bardzo,

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne NAZEWNICTWO

Algorytmy ewolucyjne NAZEWNICTWO Algorytmy ewolucyjne http://zajecia.jakubw.pl/nai NAZEWNICTWO Algorytmy ewolucyjne nazwa ogólna, obejmująca metody szczegółowe, jak np.: algorytmy genetyczne programowanie genetyczne strategie ewolucyjne

Bardziej szczegółowo

Programowanie genetyczne (ang. genetic programming)

Programowanie genetyczne (ang. genetic programming) Programowanie genetyczne (ang. genetic programming) 1 2 Wstęp Spopularyzowane przez Johna Kozę na początku lat 90-tych. Polega na zastosowaniu paradygmatu obliczeń ewolucyjnych do generowania programów

Bardziej szczegółowo

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO. Rzeczywistość (istniejąca lub projektowana).. Model fizyczny. 3. Model matematyczny (optymalizacyjny): a. Zmienne projektowania

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne `

Algorytmy ewolucyjne ` Algorytmy ewolucyjne ` Wstęp Czym są algorytmy ewolucyjne? Rodzaje algorytmów ewolucyjnych Algorytmy genetyczne Strategie ewolucyjne Programowanie genetyczne Zarys historyczny Alan Turing, 1950 Nils Aall

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne. wprowadzenie

Algorytmy ewolucyjne. wprowadzenie Algorytmy ewolucyjne wprowadzenie Gracjan Wilczewski, www.mat.uni.torun.pl/~gracjan Toruń, 2005 Historia Podstawowy algorytm genetyczny został wprowadzony przez Johna Hollanda (Uniwersytet Michigan) i

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 3: Wpływ operatorów krzyżowania na skuteczność poszukiwań AE

LABORATORIUM 3: Wpływ operatorów krzyżowania na skuteczność poszukiwań AE Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny Technologiczny, Politechnika Śląska www.imio.polsl.pl OBLICZENIA EWOLUCYJNE LABORATORIUM 3: Wpływ operatorów krzyżowania na skuteczność

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne

Algorytmy genetyczne Politechnika Łódzka Katedra Informatyki Stosowanej Algorytmy genetyczne Wykład 2 Przygotował i prowadzi: Dr inż. Piotr Urbanek Powtórzenie Pytania: Jaki mechanizm jest stosowany w naturze do takiego modyfikowania

Bardziej szczegółowo

IMPLIKACJE ZASTOSOWANIA KODOWANIA OPARTEGO NA LICZBACH CAŁKOWITYCH W ALGORYTMIE GENETYCZNYM

IMPLIKACJE ZASTOSOWANIA KODOWANIA OPARTEGO NA LICZBACH CAŁKOWITYCH W ALGORYTMIE GENETYCZNYM IMPLIKACJE ZASTOSOWANIA KODOWANIA OPARTEGO NA LICZBACH CAŁKOWITYCH W ALGORYTMIE GENETYCZNYM Artykuł zawiera opis eksperymentu, który polegał na uyciu algorytmu genetycznego przy wykorzystaniu kodowania

Bardziej szczegółowo

OBLICZENIA EWOLUCYJNE

OBLICZENIA EWOLUCYJNE OBLICZENIA EWOLUCYJNE FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION INITIAL SUBPOPULATION SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromosome AND RECEIVING FITNESS F. wykład VALUE 5fitness f. value EVOLUTIONARY

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne. Łukasz Przybyłek Studenckie Koło Naukowe BRAINS

Algorytmy ewolucyjne. Łukasz Przybyłek Studenckie Koło Naukowe BRAINS Algorytmy ewolucyjne Łukasz Przybyłek Studenckie Koło Naukowe BRAINS 1 Wprowadzenie Algorytmy ewolucyjne ogólne algorytmy optymalizacji operujące na populacji rozwiązań, inspirowane biologicznymi zjawiskami,

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne. Dariusz Banasiak. Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki

Algorytmy genetyczne. Dariusz Banasiak. Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Dariusz Banasiak Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Obliczenia ewolucyjne (EC evolutionary computing) lub algorytmy ewolucyjne (EA evolutionary algorithms) to ogólne określenia używane

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 8: Leniwe metody klasyfikacji

Wyk lad 8: Leniwe metody klasyfikacji Wyk lad 8: Leniwe metody Wydzia l MIM, Uniwersytet Warszawski Outline 1 2 lazy vs. eager learning lazy vs. eager learning Kiedy stosować leniwe techniki? Eager learning: Buduje globalna hipoteze Zaleta:

Bardziej szczegółowo

Modyfikacje i ulepszenia standardowego algorytmu genetycznego

Modyfikacje i ulepszenia standardowego algorytmu genetycznego Modyfikacje i ulepszenia standardowego algorytmu genetycznego 1 2 Przypomnienie: pseudokod SGA t=0; initialize(p 0 ); while(!termination_condition(p t )) { evaluate(p t ); T t =selection(p t ); O t =crossover(t

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja. Wybrane algorytmy

Optymalizacja. Wybrane algorytmy dr hab. inż. Instytut Informatyki Politechnika Poznańska www.cs.put.poznan.pl/mkomosinski, Andrzej Jaszkiewicz Problem optymalizacji kombinatorycznej Problem optymalizacji kombinatorycznej jest problemem

Bardziej szczegółowo

Algorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach

Algorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach Adam Stawowy Algorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach Summary: We present a meta-heuristic to combine Monte Carlo simulation with genetic algorithm for Capital

Bardziej szczegółowo

DMX DMX DMX DMX: CREATE MINING STRUCTURE. Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski

DMX DMX DMX DMX: CREATE MINING STRUCTURE. Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski DMX DMX DMX Data Mining Extensions jest językiem do tworzenia i działania na modelach eksploracji danych w Microsoft SQL Server Analysis Services SSAS. Za pomocą DMX można tworzyć strukturę nowych modeli

Bardziej szczegółowo

Ściągawka z Matlaba / Octave

Ściągawka z Matlaba / Octave Ściągawka z Matlaba / Octave www.mat.uni.torun.pl/~piersaj 2010-10-19 1 2 3 4 Strony domowe środowisk http://www.gnu.org/software/octave/index.html http://www.mathworks.com/ Dokumentacja http://www.mathworks.com/academia/student_center/

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne

Algorytmy genetyczne 9 listopada 2010 y ewolucyjne - zbiór metod optymalizacji inspirowanych analogiami biologicznymi (ewolucja naturalna). Pojęcia odwzorowujące naturalne zjawiska: Osobnik Populacja Genotyp Fenotyp Gen Chromosom

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 4: Algorytmy ewolucyjne cz. 2 wpływ operatorów krzyżowania i mutacji na skuteczność poszukiwań AE

LABORATORIUM 4: Algorytmy ewolucyjne cz. 2 wpływ operatorów krzyżowania i mutacji na skuteczność poszukiwań AE Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny Technologiczny, Politechnika Śląska www.imio.polsl.pl METODY HEURYSTYCZNE LABORATORIUM 4: Algorytmy ewolucyjne cz. 2 wpływ operatorów krzyżowania

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia niestacjonarne

Algorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia niestacjonarne Algorytmy genetyczne Materiały do laboratorium PSI Studia niestacjonarne Podstawowy algorytm genetyczny (PAG) Schemat blokowy algorytmu genetycznego Znaczenia, pochodzących z biologii i genetyki, pojęć

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 2: Wpływ wielkości populacji i liczby pokoleń na skuteczność poszukiwań AE. opracował: dr inż. Witold Beluch

LABORATORIUM 2: Wpływ wielkości populacji i liczby pokoleń na skuteczność poszukiwań AE. opracował: dr inż. Witold Beluch OBLICZENIA EWOLUCYJNE LABORATORIUM 2: Wpływ wielkości populacji i liczby pokoleń na skuteczność poszukiwań AE opracował: dr inż. Witold Beluch witold.beluch@polsl.pl Gliwice 12 OBLICZENIA EWOLUCYJNE LABORATORIUM

Bardziej szczegółowo

Odkrywanie algorytmów kwantowych za pomocą programowania genetycznego

Odkrywanie algorytmów kwantowych za pomocą programowania genetycznego Odkrywanie algorytmów kwantowych za pomocą programowania genetycznego Piotr Rybak Koło naukowe fizyków Migacz, Uniwersytet Wrocławski Piotr Rybak (Migacz UWr) Odkrywanie algorytmów kwantowych 1 / 17 Spis

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne w optymalizacji

Algorytmy genetyczne w optymalizacji Algorytmy genetyczne w optymalizacji Literatura 1. David E. Goldberg, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa 1998; 2. Zbigniew Michalewicz, Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne (3)

Algorytmy ewolucyjne (3) Algorytmy ewolucyjne (3) http://zajecia.jakubw.pl/nai KODOWANIE PERMUTACJI W pewnych zastosowaniach kodowanie binarne jest mniej naturalne, niż inne sposoby kodowania. Na przykład, w problemie komiwojażera

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA KONFIGURACJI ALGORYTMU EWOLUCYJNEGO DO PLANOWANIA PROCESU MONTAŻU

OPTYMALIZACJA KONFIGURACJI ALGORYTMU EWOLUCYJNEGO DO PLANOWANIA PROCESU MONTAŻU OPTYMALIZACJA KONFIGURACJI ALGORYTMU EWOLUCYJNEGO DO PLANOWANIA PROCESU MONTAŻU Tomasz JANKOWSKI Streszczenie Jednym z pierwszych zadań, jakie należy wykonać w trakcie projektowania procesu technologicznego

Bardziej szczegółowo

Algorytm indukcji klasyfikatora za pomocą EA z automatycznym przełączaniem ukierunkowań

Algorytm indukcji klasyfikatora za pomocą EA z automatycznym przełączaniem ukierunkowań Algorytm indukcji klasyfikatora za pomocą EA z automatycznym przełączaniem ukierunkowań Anna Manerowska, Michal Kozakiewicz 2.12.2009 1 Wstęp Jako projekt na przedmiot MEUM (Metody Ewolucyjne Uczenia Maszyn)

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ

ALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ ALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ Zalety: nie wprowadzają żadnych ograniczeń na sformułowanie problemu optymalizacyjnego. Funkcja celu może być wielowartościowa i nieciągła, obszar

Bardziej szczegółowo

Problemy z ograniczeniami

Problemy z ograniczeniami Problemy z ograniczeniami 1 2 Dlaczego zadania z ograniczeniami Wiele praktycznych problemów to problemy z ograniczeniami. Problemy trudne obliczeniowo (np-trudne) to prawie zawsze problemy z ograniczeniami.

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY EWOLUCYJNE

ALGORYTMY EWOLUCYJNE 1 ALGORYTMY FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION EWOLUCYJNE INITIAL SUBPOPULATION SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromosome AND RECEIVING FITNESS F. EVOLUTIONARY OPERATORS VALUE fitness f.

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania Problem NP Problem NP (niedeterministycznie wielomianowy, ang. nondeterministic polynomial) to problem decyzyjny, dla którego rozwiązanie

Bardziej szczegółowo

Szkolenia SAS Cennik i kalendarz 2017

Szkolenia SAS Cennik i kalendarz 2017 Szkolenia SAS Spis treści NARZĘDZIA SAS FOUNDATION 2 ZAAWANSOWANA ANALITYKA 2 PROGNOZOWANIE I EKONOMETRIA 3 ANALIZA TREŚCI 3 OPTYMALIZACJA I SYMULACJA 3 3 ROZWIĄZANIA DLA HADOOP 3 HIGH-PERFORMANCE ANALYTICS

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne

Algorytmy genetyczne Algorytmy genetyczne Motto: Zamiast pracowicie poszukiwać najlepszego rozwiązania problemu informatycznego lepiej pozwolić, żeby komputer sam sobie to rozwiązanie wyhodował! Algorytmy genetyczne służą

Bardziej szczegółowo

2014-01-10 ZARZĄDZANIE WIEDZĄ I TECHNOLOGIE WSPOMAGAJĄCE. Plan i cele wykładu. Wprowadzenie. Systemy Informacyjne Zarządzania

2014-01-10 ZARZĄDZANIE WIEDZĄ I TECHNOLOGIE WSPOMAGAJĄCE. Plan i cele wykładu. Wprowadzenie. Systemy Informacyjne Zarządzania Systemy Informacyjne Zarządzania Wprowadzenie ZARZĄDZANIE WIEDZĄ I TECHNOLOGIE WSPOMAGAJĄCE Jerzy Korczak Uniwersytet Ekonomiczny, Wrocław Katedra Technologii Informacyjnych jerzy.korczak at ue.wroc.pl

Bardziej szczegółowo

Instrukcja konfiguracji usługi Wirtualnej Sieci Prywatnej w systemie Mac OSX

Instrukcja konfiguracji usługi Wirtualnej Sieci Prywatnej w systemie Mac OSX UNIWERSYTETU BIBLIOTEKA IEGO UNIWERSYTETU IEGO Instrukcja konfiguracji usługi Wirtualnej Sieci Prywatnej w systemie Mac OSX 1. Make a new connection Open the System Preferences by going to the Apple menu

Bardziej szczegółowo

PEWNE METODY HYBRYDOWE W JEDNOKRYTERIALNEJ OPTYMALIZACJI KONSTRUKCJI SOME HYBRID METHODS FOR SINGLE CRITERIA DESIGN OPTIMIZATION

PEWNE METODY HYBRYDOWE W JEDNOKRYTERIALNEJ OPTYMALIZACJI KONSTRUKCJI SOME HYBRID METHODS FOR SINGLE CRITERIA DESIGN OPTIMIZATION STANISŁAW KRENICH PEWNE METODY HYBRYDOWE W JEDNOKRYTERIALNEJ OPTYMALIZACJI KONSTRUKCJI SOME HYBRID METHODS FOR SINGLE CRITERIA DESIGN OPTIMIZATION S t r e s z c z e n i e A b s t r a c t W artykule przedstawiono

Bardziej szczegółowo

Standardowy algorytm genetyczny

Standardowy algorytm genetyczny Standardowy algorytm genetyczny 1 Szybki przegląd 2 Opracowany w USA w latach 70. Wcześni badacze: John H. Holland. Autor monografii Adaptation in Natural and Artificial Systems, wydanej w 1975 r., (teoria

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY EWOLUCYJNE. INTELIGENTNE TECHNIKI KOMPUTEROWE wykład 011. Napór selekcyjny (selektywny nacisk. Superosobniki: SELEKCJA

ALGORYTMY EWOLUCYJNE. INTELIGENTNE TECHNIKI KOMPUTEROWE wykład 011. Napór selekcyjny (selektywny nacisk. Superosobniki: SELEKCJA INTELIGENTNE TECHNIKI KOMPUTEROWE wykład 0 ALGORYTMY EWOLUCYJNE 2 Dla danego problemu można określić wiele sposobów kodowania i zdefiniować szereg operatorów (np. zadanie komiwojażera). AE to rozwinięcie

Bardziej szczegółowo

Zadanie 5 - Algorytmy genetyczne (optymalizacja)

Zadanie 5 - Algorytmy genetyczne (optymalizacja) Zadanie 5 - Algorytmy genetyczne (optymalizacja) Marcin Pietrzykowski mpietrzykowski@wi.zut.edu.pl wersja 1.0 1 Cel Celem zadania jest zapoznanie się z Algorytmami Genetycznymi w celu rozwiązywanie zadania

Bardziej szczegółowo

Inspiracje soft computing. Soft computing. Terminy genetyczne i ich odpowiedniki w algorytmach genetycznych. Elementarny algorytm genetyczny

Inspiracje soft computing. Soft computing. Terminy genetyczne i ich odpowiedniki w algorytmach genetycznych. Elementarny algorytm genetyczny Soft computing Soft computing tym róŝni się od klasycznych obliczeń (hard computing), Ŝe jest odporny na brak precyzji i niepewność danych wejściowych. Obliczenia soft computing mają inspiracje ze świata

Bardziej szczegółowo

Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca

Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca na przykładzie generatora planu zajęć Matematyka Stosowana i Informatyka Stosowana Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Politechnika Gdańska

Bardziej szczegółowo

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: JIS AD-s Punkty ECTS: 4. Kierunek: Informatyka Stosowana Specjalność: Modelowanie i analiza danych

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: JIS AD-s Punkty ECTS: 4. Kierunek: Informatyka Stosowana Specjalność: Modelowanie i analiza danych Nazwa modułu: Algorytmy genetyczne i ich zastosowania Rok akademicki: 2013/2014 Kod: JIS-2-201-AD-s Punkty ECTS: 4 Wydział: Fizyki i Informatyki Stosowanej Kierunek: Informatyka Stosowana Specjalność:

Bardziej szczegółowo

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2011, Oeconomica 285 (62), 45 50

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2011, Oeconomica 285 (62), 45 50 FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2011, Oeconomica 285 (62), 45 50 Anna Landowska KLASYCZNY ALGORYTM GENETYCZNY W DYNAMICZNEJ OPTYMALIZACJI MODELU

Bardziej szczegółowo

Na poprzednim wykładzie:

Na poprzednim wykładzie: ALGORYTMY EWOLUCYJNE FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION INITIAL SUBPOPULATION SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromosome AND RECEIVING FITNESS F. wykład VALUE 3 fitness f. value FITNESS F.

Bardziej szczegółowo

Algorytmy memetyczne (hybrydowe algorytmy ewolucyjne)

Algorytmy memetyczne (hybrydowe algorytmy ewolucyjne) Algorytmy memetyczne (hybrydowe algorytmy ewolucyjne) 1 2 Wstęp Termin zaproponowany przez Pablo Moscato (1989). Kombinacja algorytmu ewolucyjnego z algorytmem poszukiwań lokalnych, tak że algorytm poszukiwań

Bardziej szczegółowo

Aktualizacja Oprogramowania Firmowego (Fleszowanie) Microprocessor Firmware Upgrade (Firmware downloading)

Aktualizacja Oprogramowania Firmowego (Fleszowanie) Microprocessor Firmware Upgrade (Firmware downloading) Aktualizacja Oprogramowania Firmowego (Fleszowanie) Microprocessor Firmware Upgrade (Firmware downloading) ROGER sp.j. Gościszewo 59 82-416 Gościszewo Poland tel. 055 2720132 fax 055 2720133 www.roger.pl

Bardziej szczegółowo

Programowanie genetyczne, gra SNAKE

Programowanie genetyczne, gra SNAKE STUDENCKA PRACOWNIA ALGORYTMÓW EWOLUCYJNYCH Tomasz Kupczyk, Tomasz Urbański Programowanie genetyczne, gra SNAKE II UWr Wrocław 2009 Spis treści 1. Wstęp 3 1.1. Ogólny opis.....................................

Bardziej szczegółowo

System optymalizacji produkcji energii

System optymalizacji produkcji energii System optymalizacji produkcji energii Produkcja energii jest skomplikowanym procesem na który wpływa wiele czynników, optymalizacja jest niezbędna, bieżąca informacja o kosztach i możliwościach wykorzystania

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do psql i SQL. Język komend psql. Podstawy instrukcji SELECT

Wprowadzenie do psql i SQL. Język komend psql. Podstawy instrukcji SELECT Wprowadzenie do psql i SQL 1 Bazy Danych Wykład p.t. Wprowadzenie do psql i SQL. Język komend psql. Podstawy instrukcji SELECT Antoni Ligęza ligeza@agh.edu.pl http://galaxy.uci.agh.edu.pl/~ligeza Wykorzystano

Bardziej szczegółowo

Presented by. Dr. Morten Middelfart, CTO

Presented by. Dr. Morten Middelfart, CTO Meeting Big Data challenges in Leadership with Human-Computer Synergy. Presented by Dr. Morten Middelfart, CTO Big Data Data that exists in such large amounts or in such unstructured form that it is difficult

Bardziej szczegółowo

B IURO B ADAWCZE DS. J AKOŚCI

B IURO B ADAWCZE DS. J AKOŚCI ISO 9001 Q Ref. Certif. No. PL 2 IEC SYSTEM FOR MUTUAL RECOGNITION OF TEST CERTIFICATES FOR ELECTRICAL EQUIPMENT (IECEE) CB SCHEME SYSTEME CEI D ACCEPTATION MUTUELLE DE CERTIFICATS D ESSAIS DES EQUIPEMENTS

Bardziej szczegółowo

POLITYKA PRYWATNOŚCI / PRIVACY POLICY

POLITYKA PRYWATNOŚCI / PRIVACY POLICY POLITYKA PRYWATNOŚCI / PRIVACY POLICY TeleTrade DJ International Consulting Ltd Sierpień 2013 2011-2014 TeleTrade-DJ International Consulting Ltd. 1 Polityka Prywatności Privacy Policy Niniejsza Polityka

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane programowanie

Zaawansowane programowanie Zaawansowane programowanie wykład 1: wprowadzenie + algorytmy genetyczne Plan wykładów 1. Wprowadzenie + algorytmy genetyczne 2. Metoda przeszukiwania tabu 3. Inne heurystyki 4. Jeszcze o metaheurystykach

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY IMMUNO- LOGICZNE

ALGORYTMY IMMUNO- LOGICZNE OBLICZENIA EWOLUCYJNE FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION INITIAL SUBGenration SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromosome wykład AND RECEIVING FITNESS F. EVOLUTIONARY OPERATORS 7 VALUE fitness

Bardziej szczegółowo

Metody przeszukiwania

Metody przeszukiwania Metody przeszukiwania Co to jest przeszukiwanie Przeszukiwanie polega na odnajdywaniu rozwiązania w dyskretnej przestrzeni rozwiązao. Zwykle przeszukiwanie polega na znalezieniu określonego rozwiązania

Bardziej szczegółowo

Metodyki projektowania i modelowania systemów Cyganek & Kasperek & Rajda 2013 Katedra Elektroniki AGH

Metodyki projektowania i modelowania systemów Cyganek & Kasperek & Rajda 2013 Katedra Elektroniki AGH Kierunek Elektronika i Telekomunikacja, Studia II stopnia Specjalność: Systemy wbudowane Metodyki projektowania i modelowania systemów Cyganek & Kasperek & Rajda 2013 Katedra Elektroniki AGH Zagadnienia

Bardziej szczegółowo

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. Informacje ogólne 1 Nazwa modułu kształcenia Sztuczna inteligencja 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł Instytut Informatyki, Zakład Informatyki Stosowanej 3 Kod modułu (wypełnia

Bardziej szczegółowo

Problemy optymalizacyjne Dana jest przestrzeń X. Znaleźć x X taki, że x spełnia określone warunki. Dana jest przestrzeń X i funkcja celu f: X R.

Problemy optymalizacyjne Dana jest przestrzeń X. Znaleźć x X taki, że x spełnia określone warunki. Dana jest przestrzeń X i funkcja celu f: X R. Problemy optymalizacyjne Dana jest przestrzeń X. Znaleźć x X taki, że x spełnia określone warunki. Dana jest przestrzeń X i funkcja celu f: X R. Znaleźć x X taki, że f(x) jest maksimum (minimum) funkcji

Bardziej szczegółowo

Hybrydowy algorytm mrówkowy wykorzystujący algorytm genetyczny do wyznaczania trasy w systemie nawigacji

Hybrydowy algorytm mrówkowy wykorzystujący algorytm genetyczny do wyznaczania trasy w systemie nawigacji Hybrydowy algorytm mrówkowy wykorzystujący algorytm genetyczny do wyznaczania trasy w systemie nawigacji A hybrid ant algorithm using genetic algorithm to determine the route in navigation system Daniel

Bardziej szczegółowo

6. Klasyczny algorytm genetyczny. 1

6. Klasyczny algorytm genetyczny. 1 6. Klasyczny algorytm genetyczny. 1 Idea algorytmu genetycznego została zaczerpnięta z nauk przyrodniczych opisujących zjawiska doboru naturalnego i dziedziczenia. Mechanizmy te polegają na przetrwaniu

Bardziej szczegółowo

Mirosław Kupczyk miron@man.poznan.pl. Pozna, PCSS, 17-18.01.2005. Szkolenie: "Architektura i uytkowanie klastra Linux IA-64"

Mirosław Kupczyk miron@man.poznan.pl. Pozna, PCSS, 17-18.01.2005. Szkolenie: Architektura i uytkowanie klastra Linux IA-64 Mirosław Kupczyk miron@man.poznan.pl $ %! " # & ' Wzgldy historyczne Naturalna ewolucja systemów luno ze sob powizanych znajdujcych si w jednej oraganizacji, ch współdzielenia zasobów obliczeniowych, danych,

Bardziej szczegółowo

Wyroby medyczne Systemy zarządzania jakością Wymagania do celów przepisów prawnych

Wyroby medyczne Systemy zarządzania jakością Wymagania do celów przepisów prawnych POPRAWKA do POLSKIEJ NORMY ICS 03.120.10; 11.040.01 PN-EN ISO 13485:2012/AC Wprowadza EN ISO 13485:2012/AC:2012, IDT Wyroby medyczne Systemy zarządzania jakością Wymagania do celów przepisów prawnych Poprawka

Bardziej szczegółowo

Opis: Instrukcja warunkowa Składnia: IF [NOT] warunek [AND [NOT] warunek] [OR [NOT] warunek].

Opis: Instrukcja warunkowa Składnia: IF [NOT] warunek [AND [NOT] warunek] [OR [NOT] warunek]. ABAP/4 Instrukcja IF Opis: Instrukcja warunkowa Składnia: IF [NOT] warunek [AND [NOT] warunek] [OR [NOT] warunek]. [ELSEIF warunek. ] [ELSE. ] ENDIF. gdzie: warunek dowolne wyrażenie logiczne o wartości

Bardziej szczegółowo

Logika rozmyta typu 2

Logika rozmyta typu 2 Logika rozmyta typu 2 Zbiory rozmyte Funkcja przynależności Interwałowe zbiory rozmyte Funkcje przynależności przedziałów Zastosowanie.9.5 Francuz Polak Niemiec Arytmetyka przedziałów Operacje zbiorowe

Bardziej szczegółowo

OSTC GLOBAL TRADING CHALLENGE MANUAL

OSTC GLOBAL TRADING CHALLENGE MANUAL OSTC GLOBAL TRADING CHALLENGE MANUAL Wrzesień 2014 www.ostc.com/game Po zarejestrowaniu się w grze OSTC Global Trading Challenge, zaakceptowaniu oraz uzyskaniu dostępu to produktów, użytkownik gry będzie

Bardziej szczegółowo

Modelowanie złożonych układów cyfrowych (1)

Modelowanie złożonych układów cyfrowych (1) Modelowanie złożonych układów cyfrowych () funkcje i procedury przykłady (przerzutniki, rejestry) style programowania kombinacyjne bloki funkcjonalne bufory trójstanowe multipleksery kodery priorytetowe

Bardziej szczegółowo

15. Funkcje i procedury składowane PL/SQL

15. Funkcje i procedury składowane PL/SQL 15. Funkcje i procedury składowane PLSQL 15.1. SQL i PLSQL (Structured Query Language - SQL) Język zapytań strukturalnych SQL jest zbiorem poleceń, za pomocą których programy i uŝytkownicy uzyskują dostęp

Bardziej szczegółowo

USB firmware changing guide. Zmiana oprogramowania za przy użyciu połączenia USB. Changelog / Lista Zmian

USB firmware changing guide. Zmiana oprogramowania za przy użyciu połączenia USB. Changelog / Lista Zmian 1 / 12 Content list / Spis Treści 1. Hardware and software requirements, preparing device to upgrade Wymagania sprzętowe i programowe, przygotowanie urządzenia do aktualizacji 2. Installing drivers needed

Bardziej szczegółowo

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74 3 Wykaz najważniejszych skrótów...8 Przedmowa... 10 1. Podstawowe pojęcia data mining...11 1.1. Wprowadzenie...12 1.2. Podstawowe zadania eksploracji danych...13 1.3. Główne etapy eksploracji danych...15

Bardziej szczegółowo

PROMOTION - Flexible Ducts and Accessories - FLX-REKU P13.1/2013

PROMOTION - Flexible Ducts and Accessories - FLX-REKU P13.1/2013 PROMOTION - Flexible Ducts and Accessories - FLX-REKU P13.1/2013 Offer conditions: Offer is valid until 08.11.2013 or end of stock The offer quantity is lilited All prices are EXW When placing an order

Bardziej szczegółowo

Compatible cameras for NVR-5000 series Main Stream Sub stream Support Firmware ver. 0,2-1Mbit yes yes yes n/d

Compatible cameras for NVR-5000 series Main Stream Sub stream Support Firmware ver. 0,2-1Mbit yes yes yes n/d NOVUS IP CAMERAS CLASSIC CAMERAS Compatible cameras for NVR-5000 series Main Stream Sub stream Support Firmware ver. Resolution Bitrate FPS GOP Resolution Bitrate FPS GOP Audio Motion detection NVIP 5000

Bardziej szczegółowo

Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a.

Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a. Przydatne sztuczki - sql. Na przykładzie postgres a. M. Wiewiórko 05/2014 Plan Uwagi wstępne Przykład Rozwiązanie Tabela testowa Plan prezentacji: Kilka uwag wstępnych. Operacje na typach tekstowych. Korzystanie

Bardziej szczegółowo

ś ź Ą ś Ą ś ś Ę Ą ń ń ń ś ń ńś ś ń ć ń ś ś ź ć ś ś ź ź Ę Ę ś ć ś ś ć ś ść ń Ę ć ć ć ś ń ć ć ć ś ś Ą ź ść ĘĄ ś ś ć ść ć Ś ś ś ś Ą ś ź ś ś ź ń Ą ś ź Ń ś ś ś Ń ń ź ć ś ś ś ć Ń ś ń ś ź ś ń ń ć ć ś ń ć ń ć

Bardziej szczegółowo

aforementioned device she also has to estimate the time when the patients need the infusion to be replaced and/or disconnected. Meanwhile, however, she must cope with many other tasks. If the department

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY EWOLUCYJNE I ICH ZASTOSOWANIA

ALGORYTMY EWOLUCYJNE I ICH ZASTOSOWANIA ZESZYTY NAUKOWE 81-92 Ewa FIGIELSKA 1 ALGORYTMY EWOLUCYJNE I ICH ZASTOSOWANIA Streszczenie: Pojęcie algorytmy ewolucyjne obejmuje metodologie inspirowane darwinowską zasadą doboru naturalnego stosowane

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie technologii nvidia CUDA do zrównoleglenia algorytmu genetycznego dla problemu komiwojażera

Zastosowanie technologii nvidia CUDA do zrównoleglenia algorytmu genetycznego dla problemu komiwojażera Zastosowanie technologii nvidia CUDA do zrównoleglenia algorytmu genetycznego dla problemu komiwojażera Adam Hrazdil Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek informatyka, Rok V hrazdil@op.pl

Bardziej szczegółowo

Stochastyczne równania różniczkowe, studia II stopnia

Stochastyczne równania różniczkowe, studia II stopnia Stochastyczne równania różniczkowe, studia II stopnia Niech W t (ewentualnie W, W (t)), t oznacza proces Wienera oraz niech W = Niech W = (W, W 2,, W n ) oznacza n-wymiarowy proces Wienera Pokazać, że

Bardziej szczegółowo

OBLICZENIA EWOLUCYJNE

OBLICZENIA EWOLUCYJNE 1 OBLICZENIA EWOLUCYJNE FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION INITIAL SUBGenration SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromosome AND RECEIVING FITNESS F. VALUE fitness f. value wykład 7 FITNESS

Bardziej szczegółowo

w PL/SQL bloki nazwane to: funkcje, procedury, pakiety, wyzwalacze

w PL/SQL bloki nazwane to: funkcje, procedury, pakiety, wyzwalacze w PL/SQL bloki nazwane to: funkcje, procedury, pakiety, wyzwalacze Cechy bloków nazwanych: w postaci skompilowanej trwale przechowywane na serwerze wraz z danymi wykonywane na żądanie użytkownika lub w

Bardziej szczegółowo

Programowanie genetyczne - gra SNAKE

Programowanie genetyczne - gra SNAKE PRACOWNIA Z ALGORYTMÓW EWOLUCYJNYCH Tomasz Kupczyk, Tomasz Urbański Programowanie genetyczne - gra SNAKE II UWr Wrocław 2009 Spis treści 1. Wstęp 3 1.1. Ogólny opis.....................................

Bardziej szczegółowo

Extraclass. Football Men. Season 2009/10 - Autumn round

Extraclass. Football Men. Season 2009/10 - Autumn round Extraclass Football Men Season 2009/10 - Autumn round Invitation Dear All, On the date of 29th July starts the new season of Polish Extraclass. There will be live coverage form all the matches on Canal+

Bardziej szczegółowo

Wykład 7 i 8. Przeszukiwanie z adwersarzem. w oparciu o: S. Russel, P. Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach

Wykład 7 i 8. Przeszukiwanie z adwersarzem. w oparciu o: S. Russel, P. Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach (4g) Wykład 7 i 8 w oparciu o: S. Russel, P. Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach P. Kobylański Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji 177 / 226 (4g) gry optymalne decyzje w grach algorytm

Bardziej szczegółowo

AN EVOLUTION PROCESS FOR SERVICE- ORIENTED SYSTEMS

AN EVOLUTION PROCESS FOR SERVICE- ORIENTED SYSTEMS AN EVOLUTION PROCESS FOR SERVICE- ORIENTED SYSTEMS Andrzej Zalewski, Marcin Szlenk, Szymon Kijas a.zalewski@elka.pw.edu.pl s.kijas@elka.pw.edu.pl Praca naukowa finansowana ze środków budżetowych na naukę

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia)

ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia) ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia) Prof. dr hab. Krzysztof Dems Treści programowe: 1. Metody rozwiązywania problemów matematycznych i informatycznych.. Elementarny algorytm genetyczny: definicja

Bardziej szczegółowo

Informatyka studia stacjonarne pierwszego stopnia

Informatyka studia stacjonarne pierwszego stopnia #382 #379 Internetowy system obsługi usterek w sieciach handlowych (The internet systems of detection of defects in trade networks) Celem pracy jest napisanie aplikacji w języku Java EE. Główne zadania

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne służą głównie do tego, żeby rozwiązywać zadania optymalizacji

Algorytmy genetyczne służą głównie do tego, żeby rozwiązywać zadania optymalizacji Kolejna metoda informatyczna inspirowana przez Naturę - algorytmy genetyczne Struktura molekuły DNA nośnika informacji genetycznej w biologii Motto: Zamiast pracowicie poszukiwać najlepszego rozwiązania

Bardziej szczegółowo

Techniki ewolucyjne - algorytm genetyczny i nie tylko

Techniki ewolucyjne - algorytm genetyczny i nie tylko Reprezentacja binarna W reprezentacji binarnej wybór populacji początkowej tworzymy poprzez tablice genotypów (rys.1.), dla osobników o zadanej przez użytkownika wielkości i danej długości genotypów wypełniamy

Bardziej szczegółowo

Programowanie strukturalne. Opis ogólny programu w Turbo Pascalu

Programowanie strukturalne. Opis ogólny programu w Turbo Pascalu Programowanie strukturalne Opis ogólny programu w Turbo Pascalu STRUKTURA PROGRAMU W TURBO PASCALU Program nazwa; } nagłówek programu uses nazwy modułów; } blok deklaracji modułów const } blok deklaracji

Bardziej szczegółowo