Искусственный интеллект. Эволюционные алгоритмы презентация
Содержание
- 2. Эволюционный поиск Эволюционный поиск – это последовательное преобразование одного конечного множества
- 3. Особенности АЭ Выделяют три особенности алгоритма эволюции (АЭ): 1) каждая новая
- 4. История В конце 1960-х годов американский исследователь Джон Холланд предложил
- 5. Основные принципы ГА Генетические алгоритмы (ГА) есть случайно направленные поисковые алгоритмы,
- 6. Принципы моделирования ГА Генетический алгоритм поиска решения заключается в моделировании эволюционирования
- 7. Принципы моделирования ГА В общем случае ГА работает с кодированными структурами
- 8. Принципы моделирования ГА Популяция развивается (эволюционирует) от одного поколения к другому.
- 9. Принципы моделирования ГА Моделирование процесса мутации новых особей осуществляется за счет
- 10. Принципы настройки готового ГА К таким параметрам ГА относятся: размер
- 11. Общая схема классического ГА Генерация исходной популяции. Селекция родителей. Кроссинговер (скрещивание).
- 12. Генерация исходной популяции Стратегия "одеяла" – формирование полной популяции, содержащей все
- 13. Отбор родителей (селекция) Пропорциональный отбор (метод "рулетки") Ранжирование Равномерное ранжирование
- 14. Пропорциональный отбор (метод "рулетки") Этот вид отбора чаще всего используется на
- 15. Пропорциональный отбор (метод "рулетки") - зависимость от положительных значений целевой функции
- 16. Ранжирование Особи популяции сортируются согласно значениям целевой функции. Отметим, что здесь
- 17. Равномерное ранжирование Вероятность выбора особи определяется выражением: где параметр
- 18. Локальный отбор Производится среди особей, для которых возможно определить отношение ближнего
- 19. Отбор на основе усечения Отбираемые особи упорядочиваются согласно их значениям
- 20. Турнирный отбор Из популяции случайно отбираются m особей, и лучшая из
- 21. Отбор родителей из промежуточной группы Случайный выбор (панмиксия) родительской пары, при
- 22. Кроссинговер (скрещивание) Различают два основных вида кроссинговера: “Двоичная” рекомбинация: 1)
- 23. Двоичная рекомбинация Одноточечный кроссинговер
- 24. Двоичная рекомбинация Многоточечный кроссинговер
- 25. Двоичная рекомбинация:однородный кр-р Случайным образом генерируется двоичная маска кроссинговера той же
- 26. Двоичная рекомбинация: ограниченный кр-р Точки скрещивания кроссинговера могут выбираться только там,
- 27. Рекомбинация действительных значений Дискретная рекомбинация: аналогична однородному кроссинговеру, только подразумевается, что
- 28. Рекомбинация действительных значений Линейная рекомбинация аналогична промежуточной рекомбинации с тем только
- 29. Понятие “схемы” Понятие «схема» (по Холанду) - это шаблон, описывающий подмножество
- 30. Влияние кроссинговера: сохранение схем Рассмотрим конкретный стринг длины n = 7
- 31. Влияние кроссинговера: сохранение схем Схема Н2 имеет L(H2) = 1 и
- 32. Влияние кроссинговера: сохранение схем Таким образом, число схем Н в новой
- 33. Влияние мутации: сохранение схем Оператор мутации (ОМ) - это случайное изменение
- 34. Влияние кроссинговера и мутации: сохранение схем Поскольку вероятность выживания равна (1-
- 35. Мутация После выполнения оператора скрещивания полученные потомки с вероятностью Рm подвергаются
- 36. Мутация Двоичная мутация: 1) Классическая мутация: замена случайно выбранного узла. 2)
- 37. Сокращение промежуточной популяции Глобальная редукция - промежуточную популяцию (репродукционную группу) составляют
- 38. Чистая замена и Элитарная схема В простейшем случае с помощью скрещивания
- 39. Равномерная случайная замена и пропорциональная редукция При равномерной случайной замене потомков
- 40. Селекционная схема Родители и потомки выступают на равных правах, все они
- 41. Локальная замена Родитель особи определяются первым родителем из локального окружения (множества
- 42. ГА с изменяемой мощностью популяции Если мощность популяции относительно мала, то
- 43. Структура ГА с изменяемой мощностью популяции Инициализация начальной популяции p(t); Оценка
- 44. ГА с изменяемой мощностью популяции Срок жизни для каждой особи определяется
- 45. Стратегии определения срока жизни особи 1) Пропорциональный метод определения срока жизни.
- 46. Пропорциональный метод определения срока жизни Срок жизни определяется формулой: где
- 47. Линейный способ определения срока жизни особи Срок жизни определяется формулой: где
- 48. Билинейный способ определения срока жизни особи Срок жизни определяется формулой: где
- 49. Пример решения задачи Рассмотрим следующий пример, в котором для функции f(x)=(1,85
- 50. Порядок решения задачи Создание исходной популяции: приемлемые варианты. Аргументация выбора сбособа
- 51. Пример внешнего вида UI реализации
- 52. Коды грея Двоичный код Код Грея 0000 0000 0001 0001 0010
- 53. Скачать презентацию
Слайды и текст этой презентации
Скачать презентацию на тему Искусственный интеллект. Эволюционные алгоритмы можно ниже: