КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Пример 4.15
С помощью генетического алгоритма программы FlexTool найти минимум функции, заданной формулой для х g [-1, 2] с точностью до 0,0001.
4.9. Примеры оптимизации функции с помощью программы FlexTool 177 Таблица 4.4. Среднее значение функции приспособленности в популяциях очередных поколений генетического алгоритма программы FlexTool для примера 4.14
Таблица 4.5. «Наилучшее» значение функции приспособленности для первых десяти поколений генетического алгоритма программы FlexTool для примера 4.15
График оптимизируемой функции представлен на рис.4-23. Эта функция имеет много локальных оптимумов. Для нахождения глобального минимума на интервале от -1 до 2 применяется (так же, как и в примере 4.14) генетический алгоритм с турнирной селекцией в подгруппах по две особи. Выполняется одноточечное скрещивание с вероятностью 0,77; вероятность мутации равна 0,0077. Размерность популяции увеличена до 55. Длина хромосом в этом случае составляет 15 битов. Графики, демонстрирующие изменения значений функции приспособленности при смене первых четырех поколений, по аналогии с примером 4.14 изображены на рис. 4.24, а графики последующих изменений - на рис. 4.25. «Наилучшее» решение дает хромосома со значением фенотипа 1,85, для которой функция приспособленности равна -0,8503. Это решение получено в десятом поколении. В таблицу 4.5 собраны «наилучшие» значения функции приспособленности на первых десяти итерациях алгоритма. Значение фенотипа хромосомы с «наилуч- Глава 4. Генетические алгоритмы шим» значением функции приспособленности для второго поколения равно 1,645, а для четвертого и последующих поколений - 1,85.
Дата добавления: 2015-06-04; Просмотров: 350; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |