Моделирование - эволюция
Cтраница 1
Моделирование эволюции может предоставить алгоритмические средства для решения комплексных задач науки и техники ( с использованием хаотических возмущений, вероятностного подхода, нелинейной динамики), которые нельзя было решить традиционными методами. В общих чертах, эволюция может быть описана как многоступенчатый итерационный процесс, состоящий из случайных изменений и последующей затем селекции. [1]
Моделирование эволюции ПП с реальными значениямии параметров, v, м и v затруднительно в связи с необходимостью использования больших объемов оперативной памяти ЭВМ и значительным временем счета. Поэтому, указанные параметры, а так же продолжительность периода эволюции Т и число повторов Alu в геноме N следует изменить при моделировании следующим образом. Значения, и v возрастают на г порядка, а Т, М и N уменьшаются на 2 порядка. [2]
 |
Потенциал Леннард-Джонса при значениях параметра обрезания гс 1 6а ( 1 - и и / Do, формула ( 37 и гс ос ( 2 - и v / Do, формула ( 19. г 21 / г / о. [3] |
Для моделирования эволюции кластера в паре с постоянными давлением и температурой использовалась методика ( р, Т) - ансамбля, состоящая в следующем. Рассматриваемая система представляет собой кластер, помещенный в центр сферической ячейки и окруженный пересыщенным паром. [4]
Однако моделирование эволюции начальных изотермических и адиабатических возмущений на фоне равновесного состояния [17] показало, что время, необходимое на установление равновесия между энтропией и лепто-нами всплывающего элемента жидкости и их фоновыми значениями, несколько больше, чем в гидродинамических вычислениях. Тем не менее, конвекция быстро разрушается при наличии отрицательного градиента энтропии, поэтому время достижения равновесия намного меньше, чем время, в течение которого конвекция развивается. Это верно также и для случая лептонной конвекции, которая сохраняется значительно дольше благодаря постоянной делептонизации ядра. Следовательно, остается верным утверждение, что конвекция подавляется, если принять во внимание перенос нейтрино. В результате вклад в нейтринную светимость от вещества, находящегося рядом с внутренней поверхностью нейтриносферы, относительно мал. [5]
Поскольку основой моделирования эволюции в генетическом программировании являются элементы множеств terminal set и function set, то, в этом смысле, выбор пользователем языка программирования будет в дальнейшем определять вид получаемых решений. Что касается определения ЦФ, параметров эволюции и критериев остановки процесса моделирования, то они совпадают с аналогичными этапами в других типах ГА. [6]
В процессе моделирования эволюции наблюдалось формирование определенных стратегий поведения, например, тупая корова, ленивый каннибал и др. Следуя первой стратегии, виртуальный организм движется прямолинейно с максимальной скоростью, поедает все встречающиеся лужайки пищи и скрещивается со всеми, кого встретит. [7]
Эволюционное моделирование - направление в математическом моделировании, объединяющее компьютерные методы моделирования эволюции, а также близкородственные по источнику заимствования идей ( теоретическая биология, если таковая существует) другие направления в эвристическом программировании. Включает в себя как разделы генетические алгоритмы, эволюционные стратегии, эволюционное программирование, искусственные нейронные сети, нечеткую логику. [8]
Холланда и [90], видно, что в них реализована одна основная идея моделирования эволюции с некоторыми модификациями. Заметим, что эти изменения могут существенно влиять на окончательное качество решения. [9]
В книге Most of the Good Stuff Хиллис описывает последнюю работу, которую они сделали вместе с Фейнманом, - моделирование эволюции популяций живых организмов по закону естественного отбора Дарвина. Хиллис с удивлением обнаружил, что, согласно компьютерному моделированию, популяции остаются относительно стабильными на протяжении многих поколений, после чего они внезапно развиваются в новые формы. [10]
 |
График изменения времени решения от суммарной длины ребер графа. [11] |
Эксперименты показали, что при разбиении графов на части использование блока адаптации, нестандартных методов поиска, модифицированных операторов, совместных моделей эволюции ( Дарвина, Ламарка, де Фриза и Поппера) при моделировании эволюции позволяет получать набор оптимальных решений. При этом с большой вероятностью среди этих решений может быть найден глобальный экстремум. [12]
К ним прежде всего следует отнести работы по так называемым автоматически определяемым функциям ( ADF), идея которых состоит в повышении эффективности генетического программирования за счет модульного построения программ, состоящих из главной программы и ADF-модулей, генерируемых в ходе моделирования эволюции. При этом до начала эволюции ориентировочно определяется архитектура программы, число ADF-модулей и параметры ( аргументы) ADF. [13]
В результате активного теплообмена с грунтом и атмосферой образуется взрывоопасное облако паровоздушной смеси, способное при определенных условиях распространяться в приземном слое атмосферы на значительное расстояние, воспламеняться от источников зажигания и сгорать, генерируя ударную воздушную волну разл. Для моделирования эволюции облака необходимо знать термодинамич. [14]
Вместе с тем, в формуле ( 1) не учитывается газопылевой состав диска, что во многих важных для космогонии случаях непозволительно. В частности, при моделировании эволюции протопланетного газопылевого облака как вязкого аккреционного диска, окружавшего Солнце на ранней стадии его существования, процессы межфазного взаимодействия становятся существенными, и потому важно учитывать влияние твердых частиц на режим вращательного движения несущей газовой фазы. Это обусловлено тем, что частицы пыли, составляющие лишь около 2 % массы допла-нетного облака, могут не приниматься во внимание лишь на начальной стадии его эволюции. [15]
Страницы: 1 2