Эволюционная адаптация

Cтраница 1

Эволюционная адаптация системы транспорта О2 к температуре, так же как и сезонная, характеризуется большими изменениями в концентрации гемоглобина. [1]

Алгоритмы эволюционной адаптации, описанные в этой главе, по сути своей моделируют эволюцию, а формально являются модификациями случайного перебора. Именно это последнее обстоятельство накладывает существенные ограничения, так как всякий перебор, даже очень усеченный, связан с экспоненциальным ростом затрат. [2]

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. [3]

Взаимодействия подсистем интеллектуальной ИС с изменяющимися генерациями.| Взаимодействие подсистем интеллектуальной ИС. [4]

ИС выполняется под управлением блока эволюционной адаптации с синергетическими принципами и внешней среды. ИС выполняется только под управлением внешней среды. [5]

В этой главе рассмотрены основные алгоритмы эволюционной адаптации и описано их применение для решения задач агрегации графов, адаптации дисциплин обслуживания в вычислительных сетях, адаптации структуры решающих правил и синтеза оптимальных планов эксперимента для факторной модели объекта. [6]

И наконец, это типичная задача эволюционной адаптации ( см. § 1.5), так как при незначительном изменении агрегации ( например, при перебросе одной вершины) минимизируемая функция изменится также незначительно, что позволяет воспользоваться поисковым методом при отыскании оптимальной агрегации. [7]

Размещение графа G ( L ( G 16.| Оптимальное размещение графа G в линейке. [8]

Отметим, что в алгоритме на основе блока эволюционной адаптации возможны обратные связи для управления поиском после каждого генетического оператора. Так, например, для лучшей хромосомы р выполним направленный оператор мутации. [9]

Если их число велико, то надо использовать алгоритмы эволюционной адаптации, описанные в следующей главе. [10]

Модель параллельного взаимодействия ГА и ПГА. [11]

Возможно большое количество комбинаций и модификаций этих подходов с учетом блока эволюционной адаптации, причем эффективность их устанавливается в основном эмпирически. [12]

Комбинированная схема принятия решений.| Модифицированная схема принятия решения. [13]

На рис. 4.16 приведена архитектура принятия решения генетического поиска с использованием блока эволюционной адаптации. Блоки сумматор, редуктор и фильтр позволяют повысить эффективность реализации эволюции и скорость принятия решения. Следует отметить, что в инженерных задачах большой размерности процесс решения резко усложняется, но параллельное выполнение ГА на порядок снижает время реализации алгоритма. Схемы с подобными обратными связями присутствуют в ЕС и эффективно функционируют. [14]

Таким образом, результаты проведенных экспериментальных исследований показывают, что предложенный алгоритм эволюционной адаптации плана эффективно решает задачу построения оптимальных факторных планов эксперимента. Особенно перспективно применение этого алгоритма в случае, когда значения параметров плана т и N велики. [15]

Страницы: 1 2 3