Методы построения конечных автоматов на основе ...

61функции переходов. При этом начальным состоянием всегда считаетсясостояние, имеющее номер «0». В рассматриваемой работерассматриваются только автоматы, обрабатывающие слова наддвухсимвольным алфавитом, поэтому число возможных таблиц переходовдля k состояний равно k 2k . Если учитывать то, что каждое состояниеавтомата может быть допускающим или недопускающим, то общий размерпространства поиска равен 2 k·k 2k .Для сокращения пространства поиска в работе [88] применяетсяспециальный метод определения того, какие состояния автомата являютсядопускающими, а какие – нет. Для этого предлагается использовать такназываемый «алгоритм расстановки пометок» на состояниях. Он состоит вследующем. Для каждой строки t из множества обучающих примеров наединицу увеличивается значение h[f(t)][χ], где f(t) – номер состояния, вкоторое приходит рассматриваемый автомат после обработки строки t, ачисло χ равно единице, если строка t должна допускаться автоматом, иравно нулю, если не должна допускаться автоматом. После этого тесостояния s, для которых h[s][1] > h[s][0], помечаются как допускающие, авсе остальные – как недопускающие. За счет применения описанногоалгоритма размер пространства поиска существенно сокращается – егоразмер становится равным k 2k .В качестве эволюционного алгоритма в рассматриваемой работеприменяется метод спуска на основе случайных мутаций.Для вычисления функции приспособленности определяется долястрок из обучающего набора, которые правильно классифицируются(допускаются или не допускаются) автоматом.Сравнение эволюционного алгоритма проводилась на двух наборахтестовых данных. Первый набор тестовых данных был предложен в работе[116]. На этом наборе входных данных сравнение проводилось не только салгоритмом EDSM, но и с алгоритмом генетического программирования,