Cтраница 1
Эволюционный метод заключается в том, что для исходной ( принятой за основу) схемы разделения генерируются соседние схемы разделения с помощью определенных правил. Затем из них выбирается схема, по которой достигается разделение с меньшими затратами, и вновь генерируются соседние с выбранной схемой. [1]
Относительно эволюционных методов синтеза прежде всего следует подчеркнуть, что они являются в некотором смысле локальными, так как оптимальная схема полностью определяется принятой на первом этапе синтеза основной концепцией построения процесса. Очевидно, более разумно использовать эволюционные методы лишь после того как исходный вариант процесса синтезирован с использованием некоторых иных принципов построения оптимальных химико-технологических систем. [2]
Сравнивая эволюционный метод решения задач оптимизации, основанный на использовании динамических уравнений ( 13) с конкуренцией мод ( т.е. естественным отбором), и метод имитации отжига, использующий уравнение ( 9) с зависящим от времени коэффициентом диффузии D ( t) у ( t), можно заметить, что в ряде случаев эволюционный метод позволяет более быстро найти решение. [3]
Оценивая эффективность эволюционных методов, следует заметить, что они в основном ориентированы на интерактивный режим проектирования при наличии. Основным пользователем таких систем является специалист в области технологии, способный оценить реализуемость схемы и предложить альтернативные варианты в критических ситуациях. [4]
Основная идея эволюционного метода чрезвычайно проста. Мы знаем, что в ходе естественного отбора выживает тот вид, для которого эффективность s максимальна. Следовательно, если построить такую искусственную эволюционирующую систему, для которой эффективности различных видов х тем больше, чем меньше значение функции U ( x), то в процессе эволюции выживет тот вид, для которого U ( x) обладает абсолютным минимумом, что дает прямое решение поставленной задачи. [5]
Известны различные модификации эволюционных методов поиска оптимальных структур. Эволюционные методы заключаются в выводе некоторого правила выбора основных элементов структуры, подлежащих замене или вводимых в систему вновь, причем это правило вырабатывается в процессе пробных изменений в структуре. Если правило замены основных элементов структуры выводится из полученных ранее технологических данных, то такой метод синтеза структуры называется эвристическим эволюционным синтезом. [6]
В монографии рассмотрены вопросы применения эволюционных методов математического моделирования, генетических алгоритмов и искусственных нейронных сетей, для решения комплекса задач управления динамическими объектами, построения адаптивных и интеллектуальных систем управления. Алгоритмы и приемы техники программирования сопровождены результатами синтеза нейро-эмуляторов и нейроконтроллеров тестового динамического объекта, полученными авторами. [7]
Ламарк и Дарвин, но их эволюционный метод поставил на ноги биологическую науку... [8]
Для плохо определяемых процессов при отсутствии модели физического процесса предлагается эволюционный метод, с помощью которого целевая функция оптимизируется путем непосредственного экспериментирования над процессом ( см. гл. В этом смысле модель физического процесса не является абсолютно необходимой при оптимизации. [9]
Настоящая брошюра подводит итоги выполнения первого этапа научного проекта Применение эволюционных методов математического моделирования в управлении объектами энергетики, выполняемого совместно Харьковским государственным политехническим университетом и Харьковской ТЭЦ-5 при поддержке Российско-Американского Консорциума по Генетическим Алгоритмам. Проект нацелен на поиск новых концептуальных решений интеллектуальной системы управления современным энергогенерирующим предприятием, первый же его этап был направлен на разработку на базе генетических алгоритмов программного обеспечения для синтеза нейросетевых компонент будущей системы. [10]
Относительно биологической теории управления можно сделать два замечания: во-первых, эволюционный метод природы, возможно, выполняет адаптивную оптимизацию на основе довольно сложного критерия энергетических или электрических или и тех и других данных [2], а устойчивость автоматически является необходимым условием оптимальности; во-вторых, при изучении работы биологической системы управления об анатомии и динамике основных неадаптивных частей известно гораздо больше, чем об адаптивных частях. [11]
В науке о мозге, как и в других областях естествознания, огромное значение имеет сравнительно-исторический, эволюционный метод анализа и синтеза накопленного фактического материала. Сравнительное изучение топографических взаимоотношений ( архитектоники) и структуры нейронов и характера их соединений в периферических, подкорковых и корковых отделах анализаторов вместе со связями этих отделов ( проводящими путями) на разных ступенях эволюции позвоночных позволяет проследить некоторые морфологические закономерности, определяющие сложность конструкции в целом. [12]
Как кажется, нам удалось, если не навсегда преодолеть эту трудность, то, по крайней мере, существенно раздвинуть границы эффективной работы эволюционных методов. Выход был найден не в новых генетических операторах, а в непривычной для классической науки форме представления генетической информации - а именно, в форме, заимствованной у диплоидных организмов. [13]
Другие примеры компактного задания множества альтернатив А через множества Э и П связаны с использованием систем искусственного интеллекта, в которых Э есть база данных, П - база знаний, или эволюционных методов, в которых Э - также база данных, П - множество эвристик, последовательность их применения определяется эволюционными и генетическими принципами. [14]
Сравнивая эволюционный метод решения задач оптимизации, основанный на использовании динамических уравнений ( 13) с конкуренцией мод ( т.е. естественным отбором), и метод имитации отжига, использующий уравнение ( 9) с зависящим от времени коэффициентом диффузии D ( t) у ( t), можно заметить, что в ряде случаев эволюционный метод позволяет более быстро найти решение. [15]