Методы построения конечных автоматов на основе ...

More documents

Recommendations

Info

42пространства поиска. Вначале случайным образом генерируется некотороечисло решений (особей, в терминологии генетических алгоритмов),образующих начальное поколение. Далее, особи этой популяциискрещиваются и мутируют, формируя новое поколение. Скрещивание(кроссовер, рекомбинация) – фундаментальная операция в генетическихалгоритмах, позволяющая обмен генетическим материалом междуособями. Мутация – не менее важная составляющая, она позволяетполучать новый генетический материал, а также предотвращать алгоритмот «застревания» в области локального оптимума.Процесс работы генетического алгоритма состоит в генерациипоколений особей до тех пор, пока не будет выполнено некоторое условиеостанова (например, достигнуто целевое значение функцииприспособленности или сгенерировано заданное число поколений). Нарис. 11 приведена общая схема работы генетического алгоритма.В классическом генетическом алгоритме особь кодируется строкойнад небольшим алфавитом (как правило, это битовая строка), по аналогиис хромосомой, кодирующей наследственную информацию в живыхорганизмах. По этой причине особь генетического алгоритма нередкотакже называют хромосомой. Для битовых строк известно несколькостандартных операций скрещивания и мутации, что, однако, неограничивает возможные варианты выбора этих операций [20].Генетическое программирование (genetic programming),предложенное Дж. Козой в 1992 г. [84], предполагает применениегенетических алгоритмов для автоматизированного построения программ.Основным отличием генетического программирования оттрадиционных генетических алгоритмов является способ представленияособей в виде деревьев разбора программ.
43Инициализация –генерация случайныхособейВычисление функцииприспособленностиОтборКритерий завершенияалгоритма не выполненПрименение операциискрещиванияПрименение операциимутацииКритерий завершенияалгоритма выполненНайдено решениеРис. 11. Общая схема работы генетического алгоритма1.3. ПРИМЕНЕНИЕ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯПОСТРОЕНИЯ КОНЕЧНЫХ АВТОМАТОВВ настоящем разделе приводится обзор существующихэволюционных алгоритмов построения конечных автоматов. Методыпостроения конечных автоматов с помощью эволюционных алгоритмов игенетического программирования можно разделить на три типа: методы, использующие моделирование для вычисления функцииприспособленности; методы, использующие обучающие примеры (тесты) длявычисления функции приспособленности;
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: 411.2.4. Генетические
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 150 and 151:
150ж) з)и) к)л)Рис. 37. К
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?