Функция - приспособленность
Cтраница 4
Из этого следует, что если схема S содержит хромосомы со значением функции приспособленности, превышающим среднее значение ( т.е. приспособленность схемы S на k - Л итерации оказывается большей, чем среднее значение функции приспособленности хромосом из популяции P ( k), и поэтому F ( S, k) I F ( k) 1), то ожидаемое количество хромосом из родительского пула M ( k), соответствующих схеме S, будет больше количества хромосом из популяции P ( k), соответствующих схеме S. Поэтому можно утверждать, что селекция вызывает распространение схем с приспособленностью лучше средней и исчезновение схем с худшей приспособленностью. [46]
Еще меньшая разнородность популяции наблюдается на рис. 4.107, который содержит также столбчатую диаграмму и значения генов конкретных хромосом популяции. Наименьшее значение функции приспособленности здесь составляет 5 83 для t 1080, т.е. после 1080 тактов. [47]
Чтобы решить задачу оптимизации нужно задать некоторую меру качества для каждой структуры в пространстве поиска. Для этой цели используется функция приспособленности. При максимизации целевая функция часто сама выступает в качестве функции приспособленности, для задач минимизации целевая функция инвертируется и смещается в область положительных значений. [48]
Нижние левые графики на рис. 4.27 - 4.31 показывают изменения наихудшего ( верхняя кривая) и среднего значения функции приспособленности особей популяции при смене поколений. Комплексная динамика средних значений функции приспособленности на протяжении всех поколений демонстрируется на рис. 4.34. Обратим внимание на то, что значения функции приспособленности наихудших хромосом в отдельных популяциях довольно велики и, очевидно, значительно отличаются от оптимального значения. [49]
Неясно, каким образом может возникать функция приспособленности со столь специфической структурой. Аналогии между желательными свойствами функции приспособленности Ei и обсуждаемыми в разд. [50]
Длина хромосом составляет 36 битов, при этом каждую переменную XL x2 представляют 18 генов. Графики, демонстрирующие изменения значений функции приспособленности при смене первых четырех поколений при выполнении генетического алгоритма, изображены на рис. 4.27, а графики последующих изменений - на рис. 4.28 - 4.31. По верхнему графику видно, как изменяется наилучшее значение функции приспособленности - от значения 4 3543 в первом поколении ( по 77 расчетным точкам) до нулевого значения. [51]
Это решение получено в десятом поколении. В таблицу 4.5 собраны наилучшие значения функции приспособленности на первых десяти итерациях алгоритма. [53]
Важным классом алгоритмов обучения, обогативших нейронные и нечеткие технологии, считаются эволюционные алгоритмы. Они оперируют популяциями хромосом, оцениваемых функциями приспособленности, и используют эволюционную и генетическую обусловленность изменения последовательности битов или чисел. Таким образом эффективно, исследуется пространство возможных решений. Оптимальное решение ищется в серии последовательных приближений аргументов с лучшими значениями функций приспособленности, генерируемых в результате мутации и скрещивания хромосом. [54]
Если условие остановки алгоритма выполнено, то следует вывести результат работы, т.е. представить искомое решение задачи. Лучшим решением считается хромосома с наибольшим значением функции приспособленности. [55]
Наилучшее решение, т.е. хромосома с фенотипом, равным О, для которой значение функции приспособленности составляет 1, получено на седьмой итерации алгоритма. График на рис. 4.18 показывает наименьшее значение функции приспособленности в популяции на последовательных итерациях генетического алгоритма. [56]
Страницы: 1 2 3 4