Методы построения конечных автоматов на основе ...

More documents

Recommendations

Info

150ж) з)и) к)л)Рис. 37. Кадры видеозаписи выполнения «мертвой петли» подуправлением лучшего автомата4.2. ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ В УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕССДля внедрения результатов работы в учебный процесс былиразработаны две виртуальные лаборатории (на языках программированияJava и C#) для обучения построению конечных автоматов на основеэволюционных алгоритмов.
1514.2.1. Виртуальная лаборатория на языке JavaПервая из разработанных виртуальных лабораторий реализована наязыке программирования Java [168]. Она имеет модульную архитектуру –содержит ядро, предоставляющее базовую функциональность, котораяможет быть расширена за счет подключаемых модулей (плагинов).Ядро виртуальной лаборатории позволяет просматривать исохранять в виде файлов графики зависимости значений некоторыхфункций (например, максимального, минимального и среднего значенияфункции приспособленности особей поколения) от номера поколения.Кроме этого поддерживается возможность визуализации особей и ихсохранения в текстовом формате. Также ядро программы поддерживаетподключение плагинов «на лету» (во время работы программы).В качестве подключаемых модулей выступают: решаемые задачи; функции, графики которых строятся ядром программы; реализации различных алгоритмов генетического программирования; реализации различных представлений особей и операций скрещивания имутации для алгоритмов генетического программирования; визуализаторы особей (автоматов) и управляемых ими объектов (онизависят от конкретной задачи и от конкретного представления особи).При этом отметим, что алгоритмы генетического программированияи особи в некотором смысле независимы – предполагается, что любойалгоритм рассматриваемого класса может работать с любымпредставлением особи.Виртуальная лаборатория используется следующим образом.Решаемая задача формулируется в виде текстового описания задачи ивыбранной функции приспособленности, для которой задаетсяпрограммная реализация. Задача оформляется в виде плагина квиртуальной лаборатории.
Page 1 and 2:
Санкт-Петербургски
Page 3 and 4:
32.1. МЕТОД ПОСТРОЕНИ
Page 5 and 6:
5ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4 ...
Page 7 and 8:
7состоит в том, что
Page 9 and 10:
9спуска. Так как мет
Page 11 and 12:
11автоматического п
Page 13 and 14:
135. Разработать инс
Page 15 and 16:
15беспилотными лета
Page 17 and 18:
17Публикации. По тем
Page 19 and 20:
19ГЛАВА 1. АВТОМАТНО
Page 21 and 22:
21входных переменны
Page 23 and 24:
23определенных знач
Page 25 and 26:
25воздействие со ст
Page 27 and 28:
27Рис. 4. Внешний вид
Page 29 and 30:
29Начальным состоян
Page 31 and 32:
31Первый из них (мод
Page 33 and 34:
33 F (Future) - «F p» верно,
Page 35 and 36:
351.2. ПОИСКОВАЯ ИНЖЕ
Page 37 and 38:
373. Применение мето
Page 39 and 40:
39Инициализация -ге
Page 41 and 42:
411.2.4. Генетические
Page 43 and 44:
43Инициализация -ге
Page 45 and 46:
451/1 1/11/11/00/10/11/00/10/01/0Р
Page 47 and 48:
47Рис. 13. Поле с ябло
Page 49 and 50:
49операторов скрещи
Page 51 and 52:
51Рис. 16. Область вид
Page 53 and 54:
53 внутренние узлы п
Page 55 and 56:
55описании операции
Page 57 and 58:
57производился обме
Page 59 and 60:
59того чтобы отлича
Page 61 and 62:
61функции переходов
Page 63 and 64:
63В работе [89] также
Page 65 and 66:
65обучающие наборы,
Page 68 and 69:
68обозначена функци
Page 70 and 71:
70темпоральных форм
Page 72 and 73:
72генетическогокон
Page 74 and 75:
74GeneticProgrammingwith FitnessС
Page 76 and 77:
766. Внедрить разраб
Page 78 and 79:
78Опишем структуру
Page 80 and 81:
80Например, для авто
Page 82 and 83:
82необходимо исполь
Page 84 and 85:
84тестов, на переход
Page 86 and 87:
86 Изменение событи
Page 88 and 89:
88`поколения ко всем
Page 90 and 91:
902.2. МЕТОД ВЫПОЛНЕН
Page 92 and 93:
92режимах. Тесты, оп
Page 94 and 95:
94Input: A, A, A, A, T, T, T, TAnsw
Page 96 and 97:
96Input: A, A, T [!x 1 & !x 2 ],T [
Page 98 and 99:
98T [x 1 & !x 2 ], A, A, TAnswer: z
Page 100 and 101: 100Рис. 23. Распределе
Page 102 and 103: 102Рис. 27. Распределе
Page 104 and 105: 104По результатам ст
Page 106 and 107: 106Таблица 9. Минимал
Page 108 and 109: 108приспособленност
Page 110 and 111: 110Отметим также, чт
Page 112 and 113: 112Таблица 12. Тесты д
Page 114 and 115: 114G(wasEvent(e 4 ) wasAction(z 3
Page 116 and 117: 116G( wasAction(z 1 ) =>X[U(!wasAct
Page 118 and 119: 1182.5.1.3. Результаты э
Page 120 and 121: 1204. Проведено экспе
Page 122 and 123: 122содержать тесты д
Page 124 and 125: 124В первом случае н
Page 126 and 127: 1263.2.2. Формат выходн
Page 128 and 129: 128Класс Starter являет
Page 130 and 131: 130выходные воздейс
Page 132 and 133: 132входными парамет
Page 134 and 135: 134Напомним, что каж
Page 136 and 137: 136а) б)в) г)д) е)ж) з)
Page 138 and 139: 2 (1O i138Для упрощения
Page 140 and 141: Здесь140 i - множеств
Page 142 and 143: 142cnt i cnt i... cnt iL1[t]i[t]u2[
Page 144 and 145: 144ni1~Aii, j,gмаксимальн
Page 146 and 147: 1460 -> 0 e 8 [not x 8 ] 0 0 0.0000
Page 148 and 149: 148Отсутствие перех
Page 152 and 153: 152Для решаемой зада
Page 154 and 155: 154 algorithms/simple.jar - ген
Page 156 and 157: 156Для подключения м
Page 158 and 159: 158BRAINPlugin-Description-HTML des
Page 160 and 161: 1604.2.2.2. Правила напи
Page 162 and 163: 162Целью лабораторн
Page 164 and 165: 164учебный процесс.
Page 166 and 167: 16610. Кормен Т., Лейзе
Page 168 and 169: 16828. Шалыто А. А. Switch-
Page 170 and 171: 17046. Das R., Mitchell M., Crutchf
Page 172 and 173: 17267. Harman M. Automated Test Dat
Page 174 and 175: 17486. Larranaga P., Lozano J. A. E
Page 176 and 177: 176106. O’Keeffe M., O’Cinneide
Page 178 and 179: 178РЕСУРСЫ СЕТИ ИНТЕ
Page 180 and 181: 180134. Данилов В. Р. Те
Page 182 and 183: 182152. Царев Ф. Н., Але
Page 184 and 185: 184162. Tsarev F., Alexandrov A., S
Page 186 and 187: 186ПРИЛОЖЕНИЕ 1. СВИД
Page 188 and 189: 188
Page 190 and 191: 190состояния, в кото
Page 192 and 193: 192T / 00A / 20A / 2H / 11H / 11T /
Page 194 and 195: 194«родительских» о
Page 196: 196Из графика видно,
show all

Методы построения конечных автоматов на основе ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?