Генетические алгоритмы, Панченко Т.В., 2007

Генетические алгоритмы, Панченко Т.В., 2007.

   В книге рассмотрены генетические алгоритмы, широко применяемые в последнее время для решения задач оптимизации. Описываются стандартные функции универсального пакета MATLAB 7.0.1, предназначенные для решения задач оптимизации с помощью генетических алгоритмов. Приводится лабораторная работа, посвященная изучению методов решения оптимизационных задач с помощью MATLAB 7.0.1.
Предназначено для студентов V курса, обучающихся по специальности «Прикладная математика и информатика».




Операторы выбора родителей.
Существует несколько подходов к выбору родительской пары. Наиболее распространенными операторами выбора родителей являются следующие.

Панмиксия — самый простой оператор отбора. В соответствии с ним каждому члену популяции сопоставляется случайное целое число на отрезке [1; тг], где n — количество особей в популяции. Будем рассматривать эти числа как номера особей, которые примут участие в скрещивании. При таком выборе какие-то из членов популяции не будут участвовать в процессе размножения, так как образуют пару сами с собой. Какие-то члены популяции примут участие в процессе воспроизводства неоднократно с различными особями популяции. Несмотря на простоту, такой подход универсален для решения различных классов задач. Однако он достаточно критичен к численности популяции, поскольку эффективность алгоритма, реализующего такой подход, снижается с ростом численности популяции.

Инбридинг представляет собой такой метод, когда первый родитель выбирается случайным образом, а вторым родителем является член популяции ближайший к первому. Здесь «ближайший» может пониматься, например, в смысле минимального расстояния Хемминга (для бинарных строк) или евклидова расстояния между двумя вещественными векторами. Расстояние Хемминга равно числу различающихся локусов (разрядов) в бинарной строке. Пример определения родства бинарных хромосом при выборе родительской пары для хромосомы 1010001 показан в табл. 6.

Содержание.
1. Введение.
2. Генетические алгоритмы.
2.1. Простой пример генетического алгоритма.
2.2. Основные понятия.
2.3. Операторы выбора родителей.
2.4. Рекомбинация (воспроизведение).
2.4.1. Дискретная рекомбинация.
2.4.2. Кроссинговер (бинарная рекомбинация).
2.5. Мутация.
2.6. Операторы отбора особей в новую популяцию.
2.7. Разнообразие генетических алгоритмов.
2.7.1. Канонический ГА.
2.7.2. Генитор.
2.7.3. Метод прерывистого равновесия.
2.7.4. Гибридный алгоритм.
2.7.5. СНС.
2.7.6. ГА с нефиксированным размером популяции.
2.8. Параллельное выполнение ГА.
2.8.1. Параллельный ГА.
2.8.2. Миграция.
2.8.3. Глобальная модель «Рабочий и Хозяин».
2.8.4. Модель диффузии, или островная модель ГА.
3. Параметры ГА.
4. Модернизация ГА.
4.1. Самоадаптирующиеся алгоритмы.
4.1.1. Неоднородная мутация.
4.1.2. Инцест.
4.1.3. Критерий расстояния.
4.1.4. Параметры вычислений.
5. Символьная модель ГА.
5.1. Постановка задачи.
5.2. Символьная модель.
5.3. Геометрическая интерпретация символьной модели.
5.4. Шима.
5.5. Строительные блоки.
5.6. Теорема шим.
6. Преимущества и недостатки ГА.
7. Заключение.
A. Приложение.
А.1. Теория Дарвина.
А.2. Некоторые понятия из теории оптимизации.
А.3. Кодирование Грея.
А.3.1. Строение кода Грея.
A.3.2. Алгоритмы преобразования кода Грея.
А.4. NP-полные (универсальные) задачи.
A.5. Тестовые функции.
B. Генетические алгоритмы в MATLAB 7.0.1.
B.1. Общие сведения.
В.2. Функция ga.
В.3. Функция gaoptimset.
В.4. Векторизация целевой функции.
В.5. Лабораторная работа.
B.5.1. Лабораторная работа № 1.
В.5.2. Лабораторная работа № 2.
В.5.3. Лабораторная работа № 3.
В.6. Ответы.
Библиографический список.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Генетические алгоритмы, Панченко Т.В., 2007 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.




Хештеги: #учебник по информатике :: #информатика :: #компьютеры :: #Панченко