Методы построения конечных автоматов на основе ...

More documents

Recommendations

Info

46 замена перехода; замена действия на переходе.После добавления потомков в популяцию на всех ее особяхвычислялась функция приспособленности. Половина наиболееприспособленных особей переносилась в популяцию следующегопоколения, а менее приспособленные автоматы – отбрасывались. Такимобразом, размер популяции оставался постоянным (стоит отметить, что всилу ограниченных возможностей компьютеров того времени, он былмал – всего несколько особей). Данный процесс продолжался до тех пор,пока не удавалось достигнуть желаемого результата – максимальноезначение функции приспособленности не превосходило заданного порога.После этого к битовой последовательности, которая определяла среду,добавлялся очередной символ, и эволюционный процесс переходил вочередную фазу.По мнению Л. Фогеля, результаты экспериментов показали, чтоэволюционное программирование может быть успешно применено дляпостроения «интеллектуальных» искусственных систем. При этом былоотмечено, что построение вручную автоматов столь же результативных ипростых, как те, что были построены эволюционным алгоритмом, являетсякрайне сложной задачей.1.3.1.2. Задача «Умный муравей»Еще одной задачей, в которой построенные с помощью генетическихалгоритмов автоматы обладают подобными свойствами, является задача«Умный муравей» [35, 79]. В этой задаче рассматривается поле, имеющееформу тора размером 32 на 32 клетки (рис. 13). В некоторых клетках полярасположены яблоки – черные клетки на рис. 13. Яблоки расположенывдоль некоторой ломаной линии, но не во всех ее клетках. Клеткиломаной, на которых яблок нет – серые. Белые клетки не принадлежатломаной и не содержат яблок. Всего на поле 89 яблок.
47Рис. 13. Поле с яблокамиВ клетке с пометкой «Start» в начальный момент времени находитсямуравей. Он занимает клетку поля и смотрит в одном из четырехнаправлений (север, запад, юг, восток). В начале игры муравей смотрит навосток. Он умеет определять, находится ли непосредственно перед нимяблоко. Каждый ход муравей совершает одно из четырех действий: идет вперед на одну клетку, съедая яблоко, если оно находитсяв этой клетке; поворачивает вправо; поворачивает влево; стоит на месте.Съеденные муравьем яблоки не восполняются. Муравей жив на всемпротяжении игры – еда не является необходимым ресурсом для егосуществования. Никаких других персонажей, кроме муравья, на поле нет.Ломаная строго задана. Муравей может ходить по любым клеткам поля.Игра длится 200 ходов. В конце игры подсчитывается число яблок,съеденных муравьем. Это значение – результат игры.Поведение муравья может быть задано конечным автоматом.Например, конечный автомат, граф переходов которого изображен нарис. 14, содержит пять состояний и описывает стратегию «Вижу яблоко –
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: 451/1 1/11/11/00/10/11/00/10/01/0Р
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?