Генетический поиск
Cтраница 3
Стохастический метод для решения 1 - Д - сжатия представляет собой объединение генетического поиска с процедурами моделирования отжига. [31]
 |
Изменение ФП по поколениям для различных случаев миграции.| Изменение ФП по поколениям. [32] |
ФПм - среднее ( по результатам 10 экспериментов) значение максимальных ФП при использовании модифицированной схемы генетического поиска; ФПпгд - среднее ( по результатам 10 экспериментов) значение максимальной ФП при использовании ПГА. [33]
 |
Дерево Штейнера 2 точки [ IMAGE ] Дерево Штейнера 2 точки Штейнера, L ( T 22 Штейнера, L ( T 19. [34] |
В связи с возможностью быстрого получения набора различных деревьев Штейнера, по нашему мнению, представляется возможным использовать схемы генетического поиска, описанные выше, для построения прямоугольных деревьев Штейнера. [35]
Здесь блок эволюционной адаптации - это специальный блок, который на основе обратных связей с учетом синергетических и гомеостатических принципов позволяет управлять процессом генетического поиска. Согласно данной схемы на первом этапе случайным, направленным или комбинированным методом получают некоторое подмножество решений Р рассматриваемой задачи. [36]
В данной схеме используются идеи совместной эволюции, установление баланса, адаптации к внешней среде, активное взаимодействие с внешней средой, иерархическое управление генетическим поиском, построение порядка из хаоса, локальный поиск решений и применение всех модифицированных генетических операторов на основе жадной стратегии и поисковых методов. [37]
При этом некоторое число элементов ( согласно размеру турнира) выбирается случайно или направленно из популяции, и лучшие элементы в этой группе на основе заданного турнира определяются для дальнейшего генетического поиска. [38]
 |
Граф G после первого преобразования. [39] |
Рассмотренные алгоритмы размещения вершин графа в линейке и на плоскости на основе модифицированных генетических операторов ( крос-синговера, мутации, инверсии, транслокации и сегрегации) позволяют за счет применения новых архитектур генетического поиска и эффективного управления им на основе иерархического подхода получить набор оптимальных решений. [40]
В результате переноса трафика часть связей ликвидируется. Благодаря генетическому поиску, оставшаяся система связей и распределение в них трафика оказываются близкими к оптимальным. [41]
 |
Метагенетический оптимизационный процесс. [42] |
Он также состоит из треугольников. Такая схема генетического поиска применяется для решения комбинаторных оптимизационных задач, связанных с расположением ребер графа на плоскости. [43]
Стохастически-итерационный метод заключается в следующем. На основе генетического поиска определяются стартовые точки для направленного поиска, причем направленный поиск осуществляется совместно с генетическими операторами на основе блока эволюционной адаптации. [44]
Управление процессом генетического поиска при разбиении позволяет находить оптимальные параметры. Применение модифицированных генетических операторов позволяет повысить качество разбиения. [45]
Страницы: 1 2 3 4 5