+7 (700) 521-36-15
генетические алгоритмы задача коммивояжера

генетические задачи

1.2 Задачи оптимизации. 2. Генетический алгоритм.  2.2 Общий вид генетического алгоритма. 2.3 Генетические операторы.

Описание слайда:
Генетические алгоритмыПонятие генетического алгоритма Генетический алгоритм (англ. genetic algorithm) — это эвристический алгоритм поиска, применяемый для решения задач оптимизации и моделирования путем последовательного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию. Идея генетических алгоритмов заимствована у живой природы и состоит в организации эволюционного процесса, конечной целью которого является получение оптимального решения в сложной комбинаторной задаче. Разработчик генетических алгоритмов выступает в данном случае как "создатель", который должен правильно установить законы эволюции, чтобы достичь желаемой цели как можно быстрее. В генетическом алгоритме используются как аналог механизма генетического наследования, так и аналог естественного отбора. При этом сохраняется биологическая терминология в упрощенном виде.
Описание слайда:
Принцип работы ГА Задача кодируется таким образом, чтобы её решение могло быть представлено в виде вектора («хромосома»). Случайным образом создаётся некоторое количество начальных векторов («начальная популяция»). Они оцениваются с использованием «функции приспособленности», в результате чего каждому вектору присваивается определённое значение («приспособленность»), которое определяет вероятность выживания организма, представленного данным вектором. После этого с использованием полученных значений приспособленности выбираются вектора (селекция), допущенные к «скрещиванию». К этим векторам применяются «генетические операторы» (в большинстве случаев «скрещивание» - crossover и «мутация» - mutation), создавая таким образом следующее «поколение». Особи следующего поколения также оцениваются, затем производится селекция, применяются генетические операторы и т. д. Так моделируется «эволюционный процесс», продолжающийся несколько жизненных циклов (поколений), пока не будет выполнен критерий остановки алгоритма. Таким критерием может быть:нахождение глобального, либо субоптимального решения;исчерпание числа поколений, отпущенных на эволюцию;исчерпание времени, отпущенного на эволюцию.
Описание слайда:
Основные операции генетических алгоритмовОперация скрещивания. Скрещивание является главной генетической операцией. Эта операция выполняется над двумя хромосомами- родителями и создает отпрыск путем комбинирования особенностей обоих родителей. Приведем простейший пример скрещивания. В начале выберем некоторую случайную точку (точка скрещивания - англ. cut-point), после этого создадим хромосому-отпрыск путем комбинирования сегмента первого родителя, стоящего слева от выбранной точки скрещивания, с сегментом второго родителя, стоящего по правую сторону от точки скрещивания, как это показано на рисДоля производимых на каждой итерации отпрысков называется коэффициентом скрещивания. Произведение коэффициента скрещивания на размер популяции показывает количество отпрысков. Большое значение этого коэффициента позволяет исследовать больше областей пространства поиска (или пространства решений) и уменьшает шанс попадания в локальный минимум. Но если значение слишком велико, то это приведет к большим затратам времени вычислений на исследование бесперспективных областей.

Генетический алгоритм — наглядная реализация (12). Генетические алгоритмы в лицах (38). Генетический алгоритм для задачи о N ферзях (18).

Описание слайда:
Операция мутации. Мутация - это фоновая операция, производящая случайное изменение в различных хромосомах. Наипростейший вариант мутации состоит в случайном изменении одного или более генов. В ГА мутация играет важную роль для: а) восстановления генов, выпавших из популяции в ходе операции выбора, так что они могут быть опробованы в новых комбинациях, б) формирования генов, которые не были представлены в исходной популяции. Интенсивность мутаций определяется коэффициентом мутаций. Он представляет собой долю генов, подвергающихся мутации на данной итерации, в расчете на их общее число. Слишком малое значение этого коэффициента приводит к тому, что многие гены, которые могли бы быть полезными, никогда не будут рассмотрены. В то же время слишком большое значение коэффициента приведет к большим случайным возмущениям. Отпрыски перестанут быть похожими на родителей и алгоритм потеряет возможность обучаться, сохраняя наследственные признаки . Стратегии поиска. Поиск является одним из наиболее универсальных методов нахождения решения для случаев, когда априори не известна последовательность шагов, ведущая к оптимуму. Существуют две поисковые стратегии: эксплуатация наилучшего решения и исследование пространства решений. Градиентный метод является примером стратегии, которая выбирает наилучшее решение для возможного улучшения, игнорируя в то же время исследование всего пространства поиска.
Описание слайда:
Случайный поиск является примером стратегии, которая, наоборот, исследует пространство решений, игнорируя исследование перспективных областей поискового пространства. Генетический алгоритм представляет собой класс поисковых методов общего назначения, которые комбинируют элементы обоих стратегий. Использование этих методов позволяет удерживать приемлемый баланс между исследованием и эксплуатацией наилучшего решения. В начале работы генетического алгоритма популяция случайна и имеет разнообразные элементы. Поэтому оператор скрещивания осуществляет обширное исследование пространства решений. С ростом значения функции соответствия получаемых решений оператор скрещивания обеспечивает исследование окрестностей каждого из них. Другими словами, тип поисковой стратегии (эксплуатация наилучшего решения или исследование области решений) для оператора скрещивания определяется разнообразием популяции, а не самим этим оператором.

Генети́ческий алгори́тм (англ. genetic algorithm) — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора

Описание слайда:
Преимущества генетических алгоритмовСуществуют два главных преимущества генетических алгоритмов перед классическими оптимизационными методиками:1. ГА не имеет значительных математических требований к видам целевых функций и ограничений. Исследователь не должен упрощать модель объекта, теряя ее адекватность, и искусственно добиваясь возможности применения доступных математических методов. При этом могут использоваться самые разнообразные целевые функции и виды ограничений (линейные и нелинейные), определенные на дискретных, непрерывных и смешанных универсальных множествах.2. При использовании классических пошаговых методик глобальный оптимум может быть найден только в том случае когда проблема обладает свойством выпуклости. В тоже время эволюционные операции генетических алгоритмов позволяют эффективно отыскивать глобальный оптимум.
Описание слайда:
Таблица 2: Коэффициенты выживаемости первого поколения хромосом Так как меньшие значения ближе к 30, то они более желательны (приспособленность). В нашем случае большие численные значения коэффициентов выживаемости подходят, увы, меньше. Чтобы создать систему, где хромосомы с более подходящими значениями имеют большие шансы оказаться родителями, мы должны вычислить, с какой вероятностью (в %) может быть выбрана каждая. Одно решение заключается в том, чтобы взять сумму обратных значений коэффициентов, и исходя из этого вычислять проценты.
Описание слайда:
Применение ГАГенетические алгоритмы применяются при разработке программного обеспечения, в системах искусственного интеллекта, оптимизации, искусственных нейронных сетях и в других отраслях знаний. Следует отметить, что с их помощью решаются задачи, для которых ранее использовались только нейронные сети. В этом случае генетические алгоритмы выступают просто в роли независимого от нейронных сетей альтернативного метода, предназначенного для решения той же самой задачи. Генетические алгоритмы часто используются совместно с нейронными сетями. Они могут поддерживать нейронные сети или наоборот, либо оба метода взаимодействуют в рамках гибридной системы, предназначенной для решения конкретной задачи. Генетические алгоритмы также применяются совместно с нечеткими системами.
Описание слайда:
Использование генетических алгоритмов для автоматического формирования программ управления движением автономных реконфигурируемых мехатронно-модульных роботовСовершено самостоятельный аспект исследований, которые активно проводятся в рамках этой очень широкой тематики, связан с попытками применения генетических алгоритмов для решения задач по автоматическому формированию программ, выполняющих требуемые функции. Подобные задачи приобретают особую актуальность в контексте проблем разработки принципиально нового класса технических систем, обладающих способностями к самоорганизации и самообучению. Одним из примеров систем такого рода являются многозвенные реконфигурируемые мехатронно-модульные роботы, техническая реализуемость которых подтверждается результатами ряда известных проектов. Так, в лабораторных испытаниях конкретных образцов реконфигурируемых мехатронно-модульных роботов различных типов, включая Poly Bot (PARK, USA), Polypod (Stanford University, USA), MTRAN (AIST, Japan) и др., неоднократно демонстрировалась возможность изменения кинематической структуры за счет автоматической перестыковки ее фрагментов.
Описание слайда:
Формирование программы управления мехатронно-модульного робота в конфигурации шагающего устройства предполагает необходимость построения целесообразной последовательности циклических изменений состояния конечностей, обеспечивающей тот или иной вид походки. При этом изменение состояния конечностей соответствует выполнению элементарных движений из следующего набора:• поднять конечность; • опустить конечность; • повернуть конечность вперед (+15°); • повернуть конечность в нейтральное положение (0°); • повернуть конечность назад (—15°). Будем считать, что реализация оговоренных движений определяется радом допущений: • прямоугольная система координат робота связана с его узловым модулем; • точки крепления конечностей к узловому модулю совпадают с осями системы координат робота; • движение каждой конечности в вертикальной, плоскости осуществляется поворотами шарниров первого и второго модулей (в порядке следования от узлового) • движение каждой конечности в горизонтальной плоскости осуществляется поворо

Понятие генетического алгоритма Генети́ческий алгори́тм (англ. genetic algorithm) это эвристический алгоритм поиска, применяемый для решения задач оптимизации и


УДК Модифицированный генетический алгоритм для задач оптимизации в управлении Сабанин В.Р., доцент, канд.техн. наук, доцент МЭИ

Задачи оптимизации. Работа генетического алгоритма.  Основными из них были генетические алгоритмы и классификационные системы Голанда (Holland)


Генетические алгоритмы. В данной статье мы продолжим разговор об  Индивидуум = генетический код: Набор хромосом = вариант решения задачи.


Генетические алгоритмы "пришиваются" к данной задаче следующим образом. Параметры задачи являются генетическим материалом - генами.

Генетические алгоритмы (ГА) - это стохастические, эвристические  В конечном итоге популяция будет сходиться к оптимальному решению задачи.


Генетические алгоритмы с частичной. . . Заключение и общие выводы ВыводыX IF Применение генетического алгоритма для задачи коммивояжәра полноE стью


Блок-схема основного генетического алгоритма изображена на рис. 4.3.  Форма функции приспособленности зависит от характера решаемой задачи.

Генетические алгоритмы (ГА): почему и как они работают? когда их применять? XIX веке Чарльз Дарвин совершил кругосветное плавание, собирая информацию для теории эволюции на основе естественного отбора, при котором выживает сильнейший.


В программе используется классический генетический алгоритм, приведённый в лекции (см. раздел 4) с незначительными изменениями. 3. Алгоритм решения задачи.


Заметка описывает 2 задачи, для решения которых в конце XX века были применены генетические алгоритмы, чтобы показать, что в настоящее время

Генетические алгоритмы для задач комбинаторной оптимизации. A. | версия для печати.