84тестов, <strong>на</strong> переходе T должны быть выработаны выходные воздействия,образующие последовательность zs. Далее, каждый переход помечаетсятой последовательностью zs 0 , для которой величи<strong>на</strong> C[T][zs 0 ] максималь<strong>на</strong>.2.1.5. Вычисление функции приспособленностиФункция приспособленности в этом случае основывается <strong>на</strong>редакционном расстоянии. Для ее вычисления выполняются следующиедействия: <strong>на</strong> вход автомату подается каждая из последовательностейInput[i]. Обоз<strong>на</strong>чим как Output[i] последовательность выходныхвоздействий, которую сгенерировал автомат при входе Input[i]. Послеэтого вычисляется величи<strong>на</strong>FF1ni1ED(Output[i],Answer[i])(1 )max(| Output[i] |,| Answer[ i] |)n, гдеED(A, B) – редакционное расстояние между последовательностями A и B.Отметим, что з<strong>на</strong>чение этой величины лежит в пределах от 0 до 1. Приэтом, чем «лучше» автомат соответствует тестам, тем больше ее з<strong>на</strong>чение.Функция приспособленности зависит не только от того, <strong>на</strong>сколько«хорошо» автомат работает <strong>на</strong> тестах, но и от числа переходов, которые онсодержит. О<strong>на</strong> вычисляется по формуле:FF2 110 FF1 ( M cnt),FF1 1M 120 ( M cnt),FF1 1 Mгде M – число, заведомо большее числа переходов в автомате (вэкспериментах M выбиралось равным 100), а cnt – число переходов вавтомате, кодируемом рассматриваемой особью.Учет числа переходов в функции приспособленности необходим подвум причи<strong>на</strong>м. Во-первых, минимизация числа переходов приводит ктому, что в результирующем автомате отсутствуют не используемые втестах переходы. Во-вторых, чем меньше в автомате переходов, тем более«общее» поведение он задает. Таким образом, решается проблемапереобучения (overfitting), состоящая в том, что автомат демонстрирует,
85правильное поведение только <strong>на</strong> входных последовательностях,соответствующих <strong>на</strong>бору тестов.Оценим время вычисления функции приспособленности. Длявычисления редакционного расстояния применяется алгоритмди<strong>на</strong>мического программирования [10], время работы которогопропорцио<strong>на</strong>льно произведению длин последовательностей, для которыхоно вычисляется. На вход этому алгоритму подаются двепоследовательности A = A 1 …A |A| и B = B 1 …B |B| . Он основан <strong>на</strong> заполнениитаблицы ED, которая определяется следующим образом: элемент ED[i, j]равен редакционному расстоянию между последовательностями A 1 …A i иB=B 1 …B j .Таким образом, время вычисления функции приспособленностиnсоставляет O ( | Output[i] | | Answer[ i]|) . Заметим также, что добавление вi1<strong>на</strong>бор тестов их префиксов не увеличивает времени вычисления функцииприспособленности, так как достаточно вычислить редакционноерасстояние только для «самых больших» тестов, а для префиксовредакционное расстояние взять из таблицы, вычисляемой алгоритмомди<strong>на</strong>мического программирования.2.1.6. Операция мутации, использующаяся в методе спуска <strong>на</strong><strong>основе</strong> случайных мутаций и в генетическом алгоритмеПри выполнении операции мутации с заданной вероятностью (поумолчанию, о<strong>на</strong> рав<strong>на</strong> 0.05) выполняется одно из действий: изменениеописания каждого из переходов и удаление или добавление перехода длякаждого состояния.При изменении описания перехода с равной вероятностьювыполняется одно из следующих действий: Изменение состояния, в которое ведет переход (изменяется <strong>на</strong>случайно выбранное).
- 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 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,