Editura SfÃ¢ntul Ierarh Nicolae ISBN 978-606-577-027-0

More documents

Recommendations

Info

In sfarsit, un al treilea tip de optimizare care se poate face este cel legat de conditia de oprire a algoritmului. Este posibil ca in cadrul unor probleme solutia sa evolueze rapid in primele generatii si apoi evolutia ei sa fie nesemnificativa. De aceea, in cadrul acestui tip de probleme, se recomanda monitorizarea evolutiei solutiei pe parcursul rularii algoritmului si terminarea lui in momentul in care aceasta devine lenta. In finalul acestui capitol vom introduce doua notiuni care permit compararea performantelor a doi algoritmi genetici. Timpul de stabilizare a populaţiei şi viteza de convergenţă Pentru a compara performanţele a doi algoritmi genetici care rezolva aceeaşi problema, sau pentru a evalua influenta parametrilor de control asupra unui algoritm genetic, se folosesc cativa indicatori de performanta cum sunt: timpul de stabilizare a populatiei, viteza de convergenta, etc.. Timpul de stabilizare a populatiei este timpul necesar aglomerarii indivizilor în vecinatatea punctului optim. Viteza de convergenta a algoritmului genetic este cresterea valorii medii a fitnessului f fP (t) fP (t 1) la trecerea de la o generatie la alta. In figura de mai jos s-a reprezentat grafic evolutia in timp a trei functii: (t), valoarea curenta a maximului fitness-ului, f P (t), valoarea curenta a mediei fitness-ului si f (t) viteza de convergenta. Pe figura se observa ca din generatia a 20-a valoarea medie a fitness-ului, f P (t), nu sufera variatii importante. Viteza de convergenta a algoritmului genetic este panta valorii medii a fitness-ului, f P (t) . Se observa ca pana in generatia a 15-a viteza de convergenta este semnificativa, iar dupa aceea viteza de convergenta scade si ramane oscilanta in jurul valorii f 0 . f opt 41
Evolutia in timp a functiilor f opt (t), f P (t) si f (t) . In principiu, urmarirea evolutiei in timp a valorii curente a maximului fitness-ului nu este un indicator de calitate decat daca algoritmul genetic rezolva o problema test cunoscuta. Timpul de stabilizare a populatiei si viteza de convergenta a algoritmului genetic sunt doua criterii in functie de care experimentatorul poate aprecia tendintele care se manifesta in evolutia populatiei. 42
Page 1 and 2: Editura Sfântul Ierarh Nicolae ISB
Page 3 and 4: In timpul reproducerii apar doua ti
Page 5 and 6: cat timp nu este indeplinit criteri
Page 7 and 8: 2) Populatia initiala Populatia est
Page 9 and 10: Codificarea binara a) Incrucisare i
Page 11 and 12: Cap.III Implementarea algoritmului
Page 13 and 14: void Afiseaza(); void main() { /*pr
Page 15 and 16: -=PopulatieVeche[r2].fitness; } } 3
Page 17 and 18: 4) Selectarea cromozomilor parinti
Page 19 and 20: for(i=1;i
Page 21 and 22: else cout
Page 23 and 24: 5) Crossover-ul Incrucisarea se rea
Page 25 and 26: for(i=1;i
Page 27 and 28: Exemplu Pentru urmatoarele date de
Page 29 and 30: 5) Crossover-ul O alta dificultate
Page 31 and 32: } } void GenereazaPermutare(int i,
Page 33 and 34: 1=0; while (r>0) { r1++; r-=r1; } r
Page 35 and 36: 6) Mutatia Mutatia are o probabilit
Page 37 and 38: eturn x; } void CalculFitness() { i
Page 39 and 40: Exemplu Pentru a=1, b=2 programul v
Page 41: In continuare vom da cateva optimiz
Page 45: CUPRINS Capitolul I. Consideraţii

Editura SfÃ¢ntul Ierarh Nicolae ISBN 978-606-577-027-0

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?