Колесо - рулетка
Cтраница 3
На шаге 2 с помощью колеса рулетки осуществляется выбор хромосом для кроссинговера. Поля колеса рулетки соответствуют нормированным значениям целевой функции. Указатель рулетки после останова колеса определяет выбранную хромосому. Следует заметить, что случайный механизм не гарантирует выбора лучших хромосом, т.е. иногда результатом выбора могут оказаться хромосомы с низкими значениями целевой функции. [31]
Правило (4.31) называют правилом колеса рулетки. Если в колесе рулетки выделить секторы, пропорциональные значениям Faagi - F. [32]
Рассмотрим число поворотов колеса рулетки как случайную величину X с плотностью f, сосредоточенной на положительной полуоси. [33]
 |
Колесо рулетки для примера. [34] |
Для селекции хромосом используется оператор репродукции на основе колеса рулетки. На рис. 3.2 поля колеса рулетки соответствуют значениям ЦФ в процентах. В одной генерации колесо рулетки вращается, и после останова ее указатель определяет хромосому, выбранную для следующего оператора. [35]
Также следует упомянуть, что в малых популяциях часто встречаются ситуации, когда на начальном этапе несколько особей имеют значительно большие значения функции принадлежности, чем остальные особи данной популяции. Применение метода селекции на основе колеса рулетки позволяет в этом случае очень быстро выбрать наилучшие особи, иногда - на протяжении жизни одного поколения. [36]
В методе Монте-Карло данные предшествующего опыта вырабатываются искусственно путем использования некоторого генератора случайных чисел в сочетании с интегральной функцией распределения вероятностей для исследуемого процесса. Таким генератором может быть таблица, колесо рулетки, подпрограмма ЭВМ или какой-либо другой источник равномерно распределенных случайных чисел. Подлежащее разыгрыванию распределение вероятностей может быть основано на эмпирических данных, извлекаемых из ранее сформированных записей, или на результатах последнего эксперимента либо может представлять собой известное теоретическое распределение. Случайные числа используются для получения дискретного ряда случайных переменных, имитирующего результаты, которых можно было бы ожидать в соответствии с разыгрываемым вероятностным распределением. [37]
Случайная погрешность может рассматриваться как число, получаемое путем вращения колеса рулетки при симметричном распределении возможных значений вокруг нуля. Другими словами, ожидаемый результат вращения колеса рулетки равен нулю. Стандартное отклонение обозначено как ае. [38]
Случайная погрешность может рассматриваться как число, получаемое путем вращения колеса рулетки при симметричном распределении возможных значений вокруг нуля. Другими словами, ожидаемый результат вращения колеса рулетки равен нулю. [39]
Если бы мы могли видеть, что находится там, мы все были бы мультимиллионерами. Мы ставили бы на лошадей, крутили колесо рулетки и бросали кости, если, конечно, не принимать во внимание, что ни одно казино не стало бы заключать пари, которое невозможно выиграть. Кроме того, как безысходно скучна стала бы жизнь, если бы мы могли знать сегодня, каким будет каждый день нашего будущего. [40]
 |
Зависимость числа записей, размещаемых в области переполнения, от вместимости участков и плотности заполнения основной области. [41] |
Системный аналитик может выбрать между плотностью заполнения, большой вместимостью заполнения, большой вместимостью участков и малым количеством записей в области переполнения. Предполагается, что алгоритм перемешивания, подобно колесу рулетки, осуществляет выбор номера участка случайным образом. [42]
Работа ГА начинается с репродукции. Мы выбираем хромосомы для следующей генерации, вращая колесо рулетки 4 раза, что соответствует мощности начальной популяции. [43]
В постскриптуме к детективному рассказу Тайна Мари Роже Эдгар Аллан По сетует на почти полную невозможность убедить обычного читателя в том, что при игре в кости двукратное выпадение шестерки делает почти невероятным выпадение ее в третий раз и дает все основания поставить против этого любую сумму. Игральная кость, так же как и монета, колесо рулетки и другие рандомизирующие устройства, порождает серию независимых событий: на исход очередного бросания никак не влияет вся предыдущая серия бросаний. [44]
Преждевременная сходимость алгоритма заключается в том, что в популяции начинают доминировать наилучшие, но еще не оптимальные хромосомы. Такая возможность характерна для алгоритмов с селекцией по методу колеса рулетки. Через несколько поколений при селекции, пропорциональной значению функции приспособленности, популяция будет состоять исключительно из копий наилучшей хромосомы исходной популяции. Представляется маловероятным, что именно эта хромосома будет соответствовать оптимальному решению, поскольку исходная популяция - это, как правило, небольшая случайная выборка из всего пространства поиска. Масштабирование функции приспособленности предохраняет популяцию от доминирования неоптимальной хромосомы и тем самым предотвращает преждевременную сходимость генетического алгоритма. [45]
Страницы: 1 2 3 4