Пример 4.3

Рассмотрим нейронную сеть, представленную на рис. 4.2, для которой необходимо подобрать оптимальные веса щ_ь w₁₂, w_2v w₂₂, w₃₁, w₃₂ и w₁₀, w₂₀ и w₃₀, минимизирующих значение погрешности

Это сеть, реализующая систему XOR, поэтому значения и-,;

и u₂i, а также с/, для / = 1... 4 принимают значения, приведенные

в табл. 2.1. В качестве параметров рассматриваемой задачи выступа­ют перечисленные выше веса, т.е. задача имеет 9 параметров. В дан­ном примере набор из этих 9 параметров определяет точку простран­ства поиска и, следовательно, представляет собой возможное реше­ние. Допустим, что веса могут принимать значения из интервала [-10, 10]. Тогда каждая хромосома будет комбинацией из 9 двоичных по­следовательностей, кодирующих конкретные веса. Это, очевидно, и есть генотипы. Соответствующие им фенотипы представлены зна­чениями отдельных весов, т.е. множесвами соответствующих дейст­вительных чисел из интервала [-10, 10].

В приведенных примерах (4.1 - 4.3) хромосомы и генотипы обозначают одно и то же - фенотипы особей популяции, закодиро­ванные в форме упорядоченных последовательностей генов со зна­чениями (аллелями), равными 0 или 1.

В генетике генотип задает генетическую структуру особи, кото­рая может включать более одной хромосомы. Например, клетки чело­века содержат 46 хромосом. В генетических алгоритмах генотип опре­деляется аналогичным образом, однако чаще всего он состоит всего из одной хромосомы, которая и выступает в роли особи популяции.

Рис. 4.2. нейронная сеть, реализующая операцию XOR

Длина хромосом зависит от условий задачи (см. разд. 4.6). Следует заметить, что в естественных организмах хромосома может

а 4. Генетические алгоритмы

4.4. Классический генетический алгори!

состоять из нескольких сотен и даже тысяч генов У человека имеет­ся около 100 000 генов, хотя их точное количество до сих пор неизве­стно.

Дата добавления: 2015-06-04