Przykład: Znaleźć max { f (x)=x 2 } Nr osobnika Po selekcji: Nr osobnika
|
|
- Stanisława Marek
- 4 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Przykład: Znaleźć max { f (x)=x } METODY HEURYSTYCZNE wykład 3 dla wartośc całkowtych x z zakresu -3. Populacja w chwl t: P(t)= {x t,...x t n} Założena: - łańcuchy 5-btowe (x=,,...,3); - lczebność populacj n=4 Ścsłe rozwązane: x = x = 3; x = 96. Populacja początkowa (losowane): x = x = x 3 = x 4 = 3 Sytuacja początkowa: Nr 3 4 Wartość x Suma Średna Max Przystosowane f(x)=x Prawd. wylosowana Oczekwana lczba kop p = f Σ f f / f Selekcja: Po selekcj: Każdemu cągow kodowemu odpowada sektor koła ruletk o polu proporcjonalnym do przystosowana. 3% 6% % 5% 3 4 Nr Oczekwana lczba kop Lczba wylosowanych kop po selekcj Wartość x Suma Średna Max Przystosowane f(x)=x Prawd. wylosowana (x) <,.5), <.5,.6),
2 Krzyżowane: Mutacja: p c =.9 p m =.5 po selekcj 3 4 Nr Partner 4 3 Punkt krzyżowana 4 4 po krzyżowanu Wartość x Suma Średna Max Przystosowane f(x)=x było: Prawd. wylosowana Nr po krzyżowa nu 3 4 NNNNN NNNNN NNNNN NNNTN po mutacj Mutacja? Wartość x Suma Średna Max Przystosowane f(x)=x było: 79 Prawd. wylosowana ŚREDNIE DOPASOWANIE POPULACJI Rozpatrywać można zawsze zadane maksymalzacj: Początkowo Po selekcj Po krzyżowanu Po mutacj g (x) = -f (x) mn f (x) = max g(x) = max{-f (x)} MAX WARTOŚĆ FUNKCJI Początkowo Po selekcj Po krzyżowanu Po mutacj 9 Zakłada sę równeż, ż funkcja jest dodatna w całej dzedzne (selekcja!) max g(x) = max{g(x )+C} (jeśl g(x) jest ogranczona z dołu) Welkośc zadawane przed uruchomenem AG: lczebność populacj, prawdopodobeństwo krzyżowana, prawdopodobeństwo mutacj, nne (zależy od algorytmu) C Zazwyczaj wartośc dobera sę eksperymentalne (metodą prób błędów), ndywdualne dla rozwązywanego problemu choć stneją pewne ogólne zalecena...
3 KODOWANIE LICZB RZECZYWISTYCH Założena: f (x,...x k ): R k R D = [a, b ] R f (x,...x k ) > dla każdego x D dokładność do c lczb znaczących po przecnku Wykonane:. Podzał D = [a, b ] na r = (b - a ) c podprzedzałów.. Wyznaczene najmnejszej lczby całkowtej m: (b - a ) c m 3 ODKODOWYWANIE:.Przekształcene łańcucha bnarnego o długośc m na lczbę dzesętną x ;. Oblczene rzeczywstej wartośc lczby: ( b a ) x ' x = a + m 4 Przykład: a = -; b = ; c = 6 f (x)) = x sn(π x) ) + max{ f (x)} lczba podprzedzałów: r = (b - a ) c = 3 6 (b - a ) c m Dzedzna funkcj: x [-, ] Lczba mejsc po przecnku: c = 6 Na lu btach trzeba zakodować lczbę (wyznaczene m)? 5 [ (-)] 6 + = 3 m 97 5 = 3 = m = 6 Mając cąg btów: Odkodowywane:. Przekształcene łańcucha na lczbę dzesętną x : x =3395 x = x = Oblczene rzeczywstej wartośc lczby: ( b a ) x ' x = a + m = =.3745 a = -; b = ; c = x = + = - x = + = a = -; b = 8
4 Jeden z celów zmodyfkowanego kodowana: przyblżene algorytmu do przestrzen zadana. Dogodne jest, by dwa punkty leżące blsko sebe w przestrzen reprezentacj (genotyp) leżały równeż blsko sebe w przestrzen zadana (fenotyp). (Ne zawsze prawdzwe przy kodowanu bnarnym) np.: Bnarne Całkowtolczbowo KOD GRAYA procedure BnToGray procedure GrayToBn begn value := g b := value for k := to m do begn g := b for k := to m do g k := b k XOR b k begn a b a XOR b f g k = then value := NOT value b k := value b = b, b,..., b m lczba bnarna g = g, g,..., g m lczba w kodze Graya; m długość cągu kodowego. Bnarne Kod Graya Zmana btu w kodze powoduje, ż otrzymana lczba ma szansę być lczbą bezpośredno blską lczbe przed zmaną. Jednakże e jeżel: el: zmennych; dzedzna z zakresu [-5[ 5]; żądana dokładno adność 6 mejsc po przecnku; To: długość łańcucha bnarnego wynos 3; przestrzeń poszukwań rzędu. Dla tak welkch przestrzen AG dzałaj ają słabo... Zasada mnmalnego alfabetu: Należy y wybrać najmnejszy alfabet, w którym zadane wyraża a sę w sposób b naturalny. Modyfkacje: łańcuchy o zmennej długośc; struktury bogatsze od łańcuchów (np. macerze); zmodyfkowane operatory; nowe operatory (nwersja, klonowane, tp.) nna nż bnarna reprezentacja zadana; pamęć chromosomu;... zmenony AG, ulepszony AG, zmodyfkowany AG,... 3 Różnorodne programy operające sę na zasadze ewolucj mogą sę różnć: strukturą danych; operatoram; metodam tworzena populacj początkowej; sposobam uwzględnana ogranczeń zadana; parametram. Zasada dzałana ne zmena sę: populacja osobnków podlega pewnej transformacj, zaś osobnk starają sę przetrwać w procese ewolucj. 4
5 Dla danego problemu można określć wele sposobów kodowana zdefnować szereg operatorów (np. zadane komwojażera). ALGORYTMY EWOLUCYJNE 5 AE to rozwnęce uogólnene AG Należy jednoznaczne określć: schemat dzałana AE; metodę selekcj; sposób kodowana; operatory genetyczne; środowsko dzałana AE. 6 procedure Algorytm_Ewolucyjny begn t:= wyberz populację początkową P(t) oceń P(t) whle (not warunek_zakończena) do begn wyberz T(t) z P(t) (reprodukcja) utwórz O(t) z T(t) (dzałane operatorów ewolucyjnych) oceń O(t) utwórz P(t+) z O(t) P(t) (sukcesja) t:=t+ T temporary O - offsprng 7 REPRODUKCJA (preselekcja) SELEKCJA = + SUKCESJA (postselekcja) procedure Algorytm_Ewolucyjny begn t:= wyberz populację początkową P(t) oceń P(t) whle (not warunek_zakończena) do begn wyberz T(t) z P(t) (reprodukcja) utwórz O(t) z T(t) (operatory) oceń O(t) utwórz P(t+) z O(t) P(t) (sukcesja) t:=t+ Reprodukcja tworzene populacj tymczasowej T(t), która jest poddawana dzałanu operatorów genetycznych tworząc populację potomną O(t). Sukcesja tworzene nowej populacj bazowej P(t+) z populacj potomnej O(t) oraz starej populacj bazowej P(t). 8 Napór selekcyjny (selektywny nacsk): tencja algorytmu do poprawana wartośc średnej przystosowana. Algorytm charakteryzuje sę tym wększym naporem selekcyjnym, m wększa jest oczekwana lczba kop lepszego w porównanu z oczekwaną lczbą kop gorszego. Superosobnk: Nepożądane w początkowej faze dzałana (przedwczesna zbeżność). Pozytywne pod konec pracy algorytmu (zawężene przestrzen poszukwań). Twarda (brutalna) selekcja wybór do populacj potomnej powelane tylko najlepszego (metoda stochastycznego wzrostu). Przyjęce jednakowego prawdopodobeństwa - algorytm błądz przypadkowo (brak selekcj). 9 W AE - metoda pośredna, zwana mękką selekcją. 3
6 KOŁO O RULETKI METODY REPRODUKCJI I SUKCESJI SELEKCJA TURNIEJOWA jak w AG... Wybór k osobnków (rozmar turneju, zwykle k=) selekcja najlepszego z grupy. Powtarzane pop_sze razy. SELEKCJA RANKINGOWA Szeregowane osobnków w według wartośc przystosowana selekcja zgodne z kolejnośc cą (wg tzw. ln rang ): 5 5 SUKCESJA TRYWIALNA (z całkowtym zastępowanem) Nową populacją bazową staje populacja potomna P(t+) = O(t) (jak w AG). 5 5 Najbardzej odporna na przedwczesną zbeżno ność Najwolnej prowadz do rozwązana zana optymalnego. Zapobega powstawanu superosobnków. Pomja nformację o względnych ocenach osobnków. Może e powodować, że e najlepsze rozwązana zana z populacj P(t) ne znajdą sę w populacj P(t+). 34 SUKCESJA Z CZĘŚ ĘŚCIOWYM ZASTĘPOWANIEM W nowej populacj bazowej sąs osobnk z populacj potomnej ze starej populacj bazowej: P(t+) = O(t) + P(t) Prowadz zwykle do stablnejszej pracy AE. Może e spowodować tencję do osągana maksmów lokalnych. Mechanzm usuwana (waranty): usuwane najgorzej przystosowanych osobnków; usuwane osobnków w podobnych do potomnych; usuwane losowo wybranych osobnków. 35 SUKCESJA ELITARNA Gwarantuje przeżyce co najmnej najlepszego osob- nka poprzez odpowedn wybór r osobnków w z P(t) do P(t+) Wzrost welkośc elty powoduje przyspeszene zbeżno nośc algorytmu. Wzrost welkośc elty powoduje wększe prawdo- podobeństwo osągana ekstremów w lokalnych. Wartość welkośc elty δ decyduje o naporze selek- cyjnym (δ= sukcesja trywalna). Najkorzystnej jeden, ew. klka osobnków). 36
7 TYPOWE OPERATORY KRZYŻOWANIA Para rodzców para potomków Zwykle: osobnk rodzcelske dają (sprzężone) osobnk potomne. Pojedynczy osobnk potomny warant dwuosobnczy para osobnków rodzcelskch; warant globalny jeden wodący n pomocnczych osobnków rodzcelskch (po jednym dla każdego genu). Krzyżowane weloosobncze: z weloma m potomnym; z jednym osobnkem potomnym. 38 OPERATORY KRZYŻOWANIA WYMIENIAJĄCEGO Tworzą chromosomy potomne przez składane ch z wartośc genów chromosomów rodzcelskch. KRZYŻOWANIE JEDNOPUNKTOWE (proste) wybór (z rozkładem jednostajnym) lczby c (punkt rozcęca) ze zboru {,,..., n -} n - długość ; Mogą być wykorzystywane zarówno przy kodowanu bnarnym, jak rzeczywstolczbowym. Podzał chromosomów X X poddawanych krzyżowanu na dwe częśc ch sklejane: Ne dochodz do modyfkacj wartośc genów zawartych w chromosomach krzyżowanych osobnków rodzcelskch (tylko ch przetasowane). Y = [X,..., X c, X c+,, X n]. W wersj z m potomnym drug potomek: 39 Z = [X,..., X c, X c+,, X n] 4 KRZYŻOWANIE DWUPUNKTOWE X X Y Z wybór punktów rozcęca c c ; c Podzał chromosomów X X poddawanych krzyżowanu na 3 częśc wymana środkowej częśc: Y = [X,..., X c, X c+,, X c, X c+,, X n] W wersj z m potomnym drug potomek: Z = [X,..., X c, X c+,, X c, X c+,, X n] c = c krzyżowane jednopunktowe 4 4
8 KRZYŻOWANIE RÓWNOMIERNER X X c Y Z Chromosom potomny: X Y jeśl wylosowano lczbę <p e ; = X w przecwnym raze. p e parametr krzyżowana (typowo p e =.5) c W wersj z m potomnym drug potomek: X Z = X jeśl Y = X ; w przecwnym raze p e =.5 KRZYŻOWANIE DIAGONALNE X X wylosowano Y Z Jest krzyżowanem weloosobnczym. Tworzy r potomków z rodzców przy c = r - punktach krzyżowana. potomne powstają w wynku składana fragmentów kodu po przekątnej Dla 3 osobnków: Y = [X,..., X c, X c+,, X c, X 3 c+,, X 3 n] Z = [X,..., X c, X 3 c+,, X 3 c, X c+,, X n] 45 W = [X 3,..., X 3 c, X c+,, X c, X c+,, X n] 46 X X X 3 Y Z W W wersj potomkem tylko potomek Y OPERATORY KRZYŻOWANIA UŚREDNIAJĄCEGO Są specyfczne dla kodowana rzeczywstolczbowego; Oddzałują na wartośc genów chromosomów poddawanych krzyżowanu; Wartośc każdego genu chromosomów potomnych są lczbam zawerającym sę mędzy najwększą najmnejszą wartoścą genu chromosomów rodzcelskch
9 KRZYŻOWANIE ARYTMETYCZNE X X Y Z generowane lczby losowej k z zakresu (,) lub jej arbtralny wybór; uśrednane arytmetyczne wartośc genów chromosomów rodzcelskch: k= Y = X + k (X - X ) W wersj z m potomnym drug potomek: Z = X + X - Y 49 5 KRZYŻOWANIE HEURYSTYCZNE Ne jest krzyżowanem uśrednaju rednającym! Generowane lczby losowej k z zakresu (,); X.. 3. X Y Tworzy sę (maksymalne) jednego potomka: Y = k (X - X ) + X przy założenu, że f(x ) f(x ) Może e utworzyć potomka, który ne jest dopuszczalny, wówczas: wczas:» generuje sę nową lczbę losową tworzy nowego potomka;» Jeśl po założonej onej lczbe prób b ne utworzono dopuszczalnego, to ne tworzy sę potomka. 5 5 MUTACJA RÓWNOMIERNA TYPOWE OPERATORY MUTACJI Losowy wybór genu w chromosome. Przyjęce przez gen wartośc losowej (z rozkładem równomernym) z zakresu dopuszczalnego dla danej zmennej: Y = [X,..., X k,..., X n ], X k = left(k), rght(k) Szczególne użyteczna we wczesnej faze dzałana AE (gdy pożądane jest szeroke przeszukwane obszaru poszukwań optmum). 54
10 MUTACJA NIERÓWNOMIERNA Funkcja (t,y) przyjmuje wartośc z zakresu [,y]; Należy do grupy tzw. mutacj ze strojenem. Modyfkacja wartośc wybranego genu o wartość pewnej funkcj (t,y): Prawdopodobeństwo, że (t,y) jest blske zero wzrasta ze wzrostem czasu oblczeń (ne zależy jednak od zachowana sę AE). Y = [X,..., X k,..., X n ], y (t,y) y (t,y) gdze: X k =X k + (t, rght(k)-x k ) gdy wylosowano k k X k =X k (t, X k - left(k) gdy wylosowano 55 Początkowa faza oblczeń Pod konec dzałana AE 56 MUTACJA BRZEGOWA MUTACJA GAUSSOWSKA Jest odmaną mutacj równomernej, w której: X k = left(k) gdy wylosowano X k = rght(k) gdy wylosowano Przyjęce przez wylosowany gen wartośc losowej (z rozkładem Gaussa) o wartośc oczekwanej równej r wartośc przed zmaną: Y = [X,..., X k,..., X n ], X k = X k +N(, N(,σ) Szczególne użyteczna, gdy rozwązane optymalne leży na brzegu obszaru dopuszczalnego lub bardzo blsko tego brzegu KRZYWE ZBIEŻNO NOŚCI Są wykresem zman wartośc rozwązana roboczego (średnego, najlepszego, najgorszego) w czase. Kreśl sę je: - dla pojedynczego uruchomena algorytmu; - dla welu nezależnych uruchomeń. Uśrednone bardzej reprezentatywne, lecz gub sę nektóre nformacje o zachowanu AE w pojedynczych uruchomenach). 59 6
11 Przykładowe krzywe zbeżnośc (dla uruchomena algorytmu): wartość f. przystosowana max śr mn Szczególna krzywa zbeżnośc: Wykres zman w kolejnych pokolenach wartośc przystosowana najlepszego znalezonego od początku dzałana AE. Po zakończenu dzałana AE osobnk ten jest rozwązanem wyz. przez pojedyncze uruchomene AE. wartość f. przystosowana pokolene pokolene
ALGORYTMY GENETYCZNE ALGORYTMY GENETYCZNE METODY HEURYSTYCZNE 3. METODY ANALITYCZNE kontra AG METODY ANALITYCZNE SCHEMAT DZIAŁANIA ANIA AG:
METODY HEURYSTYCZNE wykład 3 ALGORYTMY GENETYCZNE SCHEMAT DZIAŁANIA ANIA AG: procedure algorytm_genetyczny t:= wyberz populację początkową P(t) oceń P(t) whle (not warunek_zakończena) do t:=t+ wyberz P(t)
Bardziej szczegółowoMETODY HEURYSTYCZNE wykład 3
METODY HEURYSTYCZNE wykład 3 1 Przykład: Znaleźć max { f (x)=x 2 } dla wartości całkowitych x z zakresu 0-31. Populacja w chwili t: P(t)= {x t 1,...x t n} Założenia: - łańcuchy 5-bitowe (x=0,1,...,31);
Bardziej szczegółowoMETODY HEURYSTYCZNE wykład 3
SCHEMAT DZIAŁANIA AG: METODY HEURYSTYCZNE wykład 3 procedure Algorytm_genetyczny t:=0 wybierz populację początkową P(t) oceń P(t) while (not warunek_zakończenia) do t:=t+ wybierz P(t) z P(t-) (selekcja)
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA 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 szczegółowoALGORYTMY 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 szczegółowoMETODY HEURYSTYCZNE 3
METODY HEURYSTYCZNE wykład 3 1 ALGORYTMY GENETYCZNE 2 SCHEMAT DZIAŁANIA ANIA AG: procedure algorytm_genetyczny begin t:=0 wybierz populację początkową P(t) oceń P(t) while (not warunek_zakończenia) do
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 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 szczegółowoMinimalizacja globalna. Algorytmy genetyczne i ewolucyjne.
Mnmalzacja globalna Algorytmy genetyczne ewolucyjne. Lnearyzacja nelnowego operatora g prowadz do przyblżonych metod rozwązywana zagadnena odwrotnego. Wynk takej nwersj jest slne uzależnony od wyboru modelu
Bardziej szczegółowoTYPOWE OPERATORY KRZYŻOWANIA OBLICZENIA EWOLUCYJNE FUNKCJE TESTOWE F. RASTRIGINA F. ACKLEYA ... 3. ( x) = x i 30 -30. minimum globalne.
FUNKCJE TESTOWE OBLICENIA EWOLUCJNE FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION INITIAL SUBPOPULATION SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromoome EVOLUTIONAR OPERATORS AND RECEIVING FITNESS F. wykład
Bardziej szczegółowoPLAN WYKŁADU OPTYMALIZACJA GLOBALNA OPERATOR KRZYŻOWANIA ETAPY KRZYŻOWANIA
PLAN WYKŁADU Operator krzyżowania Operator mutacji Operator inwersji Sukcesja Przykłady symulacji AG Kodowanie - rodzaje OPTYMALIZACJA GLOBALNA Wykład 3 dr inż. Agnieszka Bołtuć OPERATOR KRZYŻOWANIA Wymiana
Bardziej szczegółowoALGORYTMY GENETYCZNE I EWOLUCYJNE
http://wazniak.mimuw.edu.pl INTELIGENTNE TECHNIKI KOMPUTEROWE wykład Karol Darwin (59 On the origin of species ): ALGORYTMY GENETYCZNE I EWOLUCYJNE Gregor Johann Mel (-) - austriacki zakonnik, augustianin,
Bardziej szczegółowoAlgorytm 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 szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoALGORYTMY 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 szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 18. ALGORYTMY EWOLUCYJNE - ZASTOSOWANIA Częstochowa 2014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska ZADANIE ZAŁADUNKU Zadane załadunku plecakowe
Bardziej szczegółowoOBLICZENIA EWOLUCYJNE
BINARNIE CZY INACZEJ? OBLICZENIA EWOLUCYJNE FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION INITIAL SUBPOPULATION SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromosome EVOLUTIONARY OPERATORS AND RECEIVING FITNESS
Bardziej szczegółowoMinimalizacja globalna, algorytmy genetyczne i zastosowanie w geotechnice
Mnmalzacja globalna, algorytmy genetyczne zastosowane w geotechnce Metoda sejsmczna Metoda geoelektryczna Podstawowy podzał ZAGADNIENIE PROSTE (ang. forward problem) model + parametry modelu dane (ośrodek,
Bardziej szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoSCHEMAT 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 szczegółowoAlgorytm 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 szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoLICZEBNOŚĆ POPULACJI OBLICZENIA EWOLUCYJNE. wykład 3. Istotny parametr AG...
OBLICZENIA EWOLUCYJNE FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION INITIAL SUBPOPULATION SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromosome AND RECEIVING FITNESS F. EVOLUTIONARY OPERATORS VALUE fitness f. value
Bardziej szczegółowoZadanie 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 szczegółowoAlgorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia stacjonarne i niestacjonarne
Algorytmy genetyczne Materiały do laboratorium PSI Studia stacjonarne i niestacjonarne Podstawowy algorytm genetyczny (PAG) Schemat blokowy algorytmu genetycznego Znaczenia, pochodzących z biologii i genetyki,
Bardziej szczegółowoAlgorytmy genetyczne. Paweł Cieśla. 8 stycznia 2009
Algorytmy genetyczne Paweł Cieśla 8 stycznia 2009 Genetyka - nauka o dziedziczeniu cech pomiędzy pokoleniami. Geny są czynnikami, które decydują o wyglądzie, zachowaniu, rozmnażaniu każdego żywego organizmu.
Bardziej szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoLABORATORIUM 5: Wpływ reprodukcji na skuteczność poszukiwań AE. opracował: dr inż. Witold Beluch
OBLICZENIA EWOLUCYJNE LABORATORIUM 5: Wpływ reprodukcji na skuteczność poszukiwań AE opracował: dr inż. Witold Beluch witold.beluch@polsl.pl Gliwice 2012 OBLICZENIA EWOLUCYJNE LABORATORIUM 5 2 Cel ćwiczenia
Bardziej szczegółowoObliczenia ewolucyjne - plan wykładu
Obliczenia ewolucyjne - plan wykładu Wprowadzenie Algorytmy genetyczne Programowanie genetyczne Programowanie ewolucyjne Strategie ewolucyjne Inne modele obliczeń ewolucyjnych Podsumowanie Ewolucja Ewolucja
Bardziej szczegółowoStrategie ewolucyjne (ang. evolu4on strategies)
Strategie ewolucyjne (ang. evolu4on strategies) Strategia ewolucyjna (1+1) W Strategii Ewolucyjnej(1 + 1), populacja złożona z jednego osobnika generuje jednego potomka. Kolejne (jednoelementowe) populacje
Bardziej szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoOBLICZENIA EWOLUCYJNE
OBLICZENIA EWOLUCYJNE FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION INITIAL SUBPOPULATION SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromosome AND RECEIVING FITNESS F. wykład VALUE 3fitness f. value EVOLUTIONARY
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj
Bardziej szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoOptymalizacja parametryczna (punkt kartezjańskim jest niewypukła).
METODY INTELIGENCJI OBLICZENIOWEJ wykład RODZAJE ZADAŃ OPTYMALIZACJI (w zależno ności od przestrzeni szukiwań) Optymalizacja parametryczna (punkt U jest wektorem zm. niezależnych nych):. Zadania ciągłe
Bardziej szczegółowoALHE 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 szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoModyfikacje 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 szczegółowoInteligencja obliczeniowa
Intelgencja oblczenowa Ćwczene nr 6 Algorytmy Genetyczne Schemat blokowy podstawowego algorytmu genetycznego; Reprezentacja osobnków Kodowane rozwązań; Funkcja celu; Podstawowe operacje: selekcja, krzyżowane,
Bardziej szczegółowo) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4
Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =
Bardziej szczegółowoOBLICZENIA EWOLUCYJNE
1 OBLICZENIA EWOLUCYJNE FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION INITIAL SUBPOPULATION SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromosome AND RECEIVING FITNESS F. VALUE fitness f. value wykład 2 communication
Bardziej szczegółowoStandardowy 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 szczegółowo1 Metody optymalizacji wielokryterialnej... 1 1.1 Ogólna charakterystyka problemu... 1 1.2 Tradycyjne metody optymalizacji wielokryterialnej...
1 Metody optymalzacj welokryteralnej.... 1 1.1 Ogólna charakterystyka problemu.... 1 1.2 Tradycyjne metody optymalzacj welokryteralnej.... 3 1.2.1 Metoda ważonych kryterów.... 3 1.2.2 Metoda optymalzacj
Bardziej szczegółowoKatedra Informatyki Stosowanej. Algorytmy ewolucyjne. Inteligencja obliczeniowa
Wydział Zarządzania AGH Katedra Informatyki Stosowanej Algorytmy ewolucyjne Treść wykładu Wprowadzenie Zasada działania Podział EA Cechy EA Algorytm genetyczny 2 EA - wprowadzenie Algorytmy ewolucyjne
Bardziej szczegółowoZapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.
Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane
Bardziej szczegółowoOBLICZENIA EWOLUCYJNE
METODY ANALITYCZNE kontra AG/AE OBLICZENIA EWOLUCYJNE FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION INITIAL SUBPOPULATION SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromosome EVOLUTIONARY OPERATORS AND RECEIVING
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane
Bardziej szczegółowo6. 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 szczegółowoLABORATORIUM 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 szczegółowoSTANDARDOWE TECHNIKI KOMPRESJI SYGNAŁÓW
STANDARDOWE TECHNIKI KOMPRESJI SYGNAŁÓW Źródło Kompresja Kanał transmsj sek wdeo 60 Mbt 2 mn muzyk (44 00 próbek/sek, 6 btów/próbkę) 84 Mbt Dekompresja Odborca. Metody bezstratne 2. Metody stratne 2 Kodowane
Bardziej szczegółowoPLAN WYKŁADU OPTYMALIZACJA GLOBALNA HISTORIA NA CZYM BAZUJĄ AG
PLAN WYKŁADU OPTYMALIZACJA GLOBALNA Wykład 2 dr inż. Agnieszka Bołtuć Historia Zadania Co odróżnia od klasycznych algorytmów Nazewnictwo Etapy Kodowanie, inicjalizacja, transformacja funkcji celu Selekcja
Bardziej szczegółowoRozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1
Rozkład dwupunktowy Zmenna losowa przyjmuje tylko dwe wartośc: wartość 1 z prawdopodobeństwem p wartość 0 z prawdopodobeństwem 1- p x p 0 1-p 1 p suma 1 Rozkład dwupunktowy Funkcja rozkładu prawdopodobeństwa
Bardziej szczegółowoWAE Jarosław Arabas Pełny schemat algorytmu ewolucyjnego
WAE Jarosław Arabas Pełny schemat algorytmu ewolucyjnego Algorytm ewolucyjny algorytm ewolucyjny inicjuj P 0 {P 0 1, P 0 2... P 0 μ } t 0 H P 0 while! stop for (i 1: λ) if (a< p c ) O t i mutation(crossover
Bardziej szczegółowoPattern Classification
attern Classfcaton All materals n these sldes were taken from attern Classfcaton nd ed by R. O. Duda,. E. Hart and D. G. Stork, John Wley & Sons, 000 wth the permsson of the authors and the publsher Chapter
Bardziej szczegółowoAlgorytmy genetyczne
Algorytmy genetyczne Motto: Zamiast pracowicie poszukiwać najlepszego rozwiązania problemu informatycznego lepiej pozwolić, żeby komputer sam sobie to rozwiązanie wyhodował! Algorytmy genetyczne służą
Bardziej szczegółowoLaboratorium ochrony danych
Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz
Bardziej szczegółowoMetody Rozmyte i Algorytmy Ewolucyjne
mgr inż. Wydział Matematyczno-Przyrodniczy Szkoła Nauk Ścisłych Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego Podstawowe operatory genetyczne Plan wykładu Przypomnienie 1 Przypomnienie Metody generacji liczb
Bardziej szczegółowoStatystyka. Zmienne losowe
Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu
Bardziej szczegółowoProjekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE
Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:
Bardziej szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoNa 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 szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoInspiracje 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 szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda
BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp
Bardziej szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoFunkcje i charakterystyki zmiennych losowych
Funkcje charakterystyk zmennych losowych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Funkcje zmennych losowych
Bardziej szczegółowoKomputerowe generatory liczb losowych
. Perwszy generator Komputerowe generatory lczb losowych 2. Przykłady zastosowań 3. Jak generuje sę lczby losowe przy pomocy komputera. Perwszy generator lczb losowych L. H. C. Tppet - 927 Ksąż ążka -
Bardziej szczegółowoAlgorytmy stochastyczne, wykład 01 Podstawowy algorytm genetyczny
Algorytmy stochastyczne, wykład 01 J. Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2014-02-21 In memoriam prof. dr hab. Tomasz Schreiber (1975-2010) 1 2 3 Różne Orientacyjny
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych
Bardziej szczegółowoStrefa pokrycia radiowego wokół stacji bazowych. Zasięg stacji bazowych Zazębianie się komórek
Problem zapożyczania kanałów z wykorzystaniem narzędzi optymalizacji Wprowadzenie Rozwiązanie problemu przydziału częstotliwości prowadzi do stanu, w którym każdej stacji bazowej przydzielono żądaną liczbę
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 17. ALGORYTMY EWOLUCYJNE Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska KODOWANIE BINARNE Problem różnych struktur przestrzeni
Bardziej szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoDobór parametrów algorytmu ewolucyjnego
Dobór parametrów algorytmu ewolucyjnego 1 2 Wstęp Algorytm ewolucyjny posiada wiele parametrów. Przykładowo dla algorytmu genetycznego są to: prawdopodobieństwa stosowania operatorów mutacji i krzyżowania.
Bardziej szczegółowoAlgorytmy stochastyczne, wykład 02 Algorytmy genetyczne
Algorytmy stochastyczne, wykład 02 Algorytmy genetyczne J. Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2014-02-27 1 Mutacje algorytmu genetycznego 2 Dziedzina niewypukła abstrakcyjna
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5
MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Krytera ocenana odpowedz Arkusz A II Strona 1 z 5 Odpowedz Pytane 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Odpowedź D C C A B 153 135 232 333 Zad. 10. (0-3) Dana jest funkcja postac. Korzystając
Bardziej szczegółowoStrategie ewolucyjne (ang. evolution strategies)
Strategie ewolucyjne (ang. evolution strategies) 1 2 Szybki przegląd Rozwijane w Niemczech w latach 60-70. Wcześni badacze: I. Rechenberg, H.-P. Schwefel (student Rechenberga). Typowe zastosowanie: Optymalizacja
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB
Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe
Bardziej szczegółowoTechniki 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 szczegółowoAnaliza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)
Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej
Rachunek prawdopodobeństwa statstka W 11: Analz zależnoścpomędz zmennm losowm Model regresj welokrotnej Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Model regresj lnowej Model regresj lnowej prostej
Bardziej szczegółowoKodowanie informacji. Instytut Informatyki UWr Studia wieczorowe. Wykład nr 2: rozszerzone i dynamiczne Huffmana
Kodowane nformacj Instytut Informatyk UWr Studa weczorowe Wykład nr 2: rozszerzone dynamczne Huffmana Kod Huffmana - nemłe przypadk... Nech alfabet składa sę z 2 lter: P(a)=1/16 P(b)=15/16 Mamy H(1/16,
Bardziej szczegółowo2012-10-11. Definicje ogólne
0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj
Bardziej szczegółowoMetody przeszukiwania
Metody przeszukiwania Co to jest przeszukiwanie Przeszukiwanie polega na odnajdywaniu rozwiązania w dyskretnej przestrzeni rozwiązao. Zwykle przeszukiwanie polega na znalezieniu określonego rozwiązania
Bardziej szczegółowoAlgorytmy ewolucyjne (2)
Algorytmy ewolucyjne (2) zajecia.jakubw.pl/nai/ ALGORYTM GEETYCZY Cel: znaleźć makimum unkcji. Założenie: unkcja ta jet dodatnia. 1. Tworzymy oobników loowych. 2. Stoujemy operacje mutacji i krzyżowania
Bardziej szczegółowoSZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.
Bardziej szczegółowoW praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.
Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas
Bardziej szczegółowoarchitektura komputerów w. 3 Arytmetyka komputerów
archtektura komputerów w. 3 Arytmetyka komputerów Systemy pozycyjne - dodawane w systeme dwójkowym 100101011001110010101 100111101000001000 0110110011101 1 archtektura komputerów w 3 1 Arytmetyka bnarna.
Bardziej szczegółowoOBLICZENIA EWOLUCYJNE
OBLICZENIA EWOLUCYJNE FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION INITIAL SUBPOPULATION SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromosome EVOLUTIONARY OPERATORS AND RECEIVING FITNESS F. wykład VALUE fitness
Bardziej szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoStatystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer
Statystyka Opsowa 2014 część 2 Katarzyna Lubnauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzanu Admr D. Aczel 2. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucjan Kowalsk. 4. Statystyka opsowa,
Bardziej szczegółowoBIOCYBERNETYKA ALGORYTMY GENETYCZNE I METODY EWOLUCYJNE. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza
BIOCYBERNETYKA ALGORYTMY GENETYCZNE I METODY EWOLUCYJNE Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii
Bardziej szczegółowoBadania sondażowe. Braki danych Konstrukcja wag. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa
Badana sondażowe Brak danych Konstrukcja wag Agneszka Zęba Zakład Badań Marketngowych Instytut Statystyk Demograf Szkoła Główna Handlowa 1 Błędy braku odpowedz Całkowty brak odpowedz (UNIT nonresponse)
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje
Bardziej szczegółowoOBLICZENIA EWOLUCYJNE
1 OBLICZENIA EWOLUCYJNE FITNESS F. START COMPUTATION FITNESS F. COMPUTATION INITIAL SUBPOPULATION SENDING CHROM. TO COMPUTERS chromosome AND RECEIVING FITNESS F. VALUE fitness f. value wykład 2 FITNESS
Bardziej szczegółowoObliczenia Naturalne - Algorytmy genetyczne
Literatura Obliczenia Naturalne - Algorytmy genetyczne Paweł Paduch Politechnika Świętokrzyska 20 marca 2014 Paweł Paduch Obliczenia Naturalne - Algorytmy genetyczne 1 z 45 Plan wykładu Literatura 1 Literatura
Bardziej szczegółowoRównoważność algorytmów optymalizacji
Równoważność algorytmów optymalizacji Reguła nie ma nic za darmo (ang. no free lunch theory): efektywność różnych typowych algorytmów szukania uśredniona po wszystkich możliwych problemach optymalizacyjnych
Bardziej szczegółowoKlasyfkator lnowy Wstęp Klasyfkator lnowy jest najprostszym możlwym klasyfkatorem. Zakłada on lnową separację lnowy podzał dwóch klas mędzy sobą. Przedstawa to ponższy rysunek: 5 4 3 1 0-1 - -3-4 -5-5
Bardziej szczegółowoZadanie na wykonanie Projektu Zespołowego
Zadane na wykonane Projektu Zespołowego Celem projektu jest uzyskane następującego szeregu umejętnośc praktycznych: umejętnośc opracowana równoległych wersj algorytmów (na przykładze algorytmów algebry
Bardziej szczegółowoAlgorytmy ewolucyjne Część II
Wydział Zarządzania AGH Katedra Informatyki Stosowanej Algorytmy ewolucyjne Część II Metaheurystyki Treść wykładu Zastosowania Praktyczne aspekty GA Reprezentacja Funkcja dopasowania Zróżnicowanie dopasowania
Bardziej szczegółowo