Методы построения конечных автоматов на основе ...

98T [x 1 & !x 2 ], A, A, TAnswer: z 5 , z 5 , z 6 , z 7 , z 5будильником в двух режимах:«Будильник включен» и «Настройкабудильника».2.3.1.2. Описание вычислительных экспериментовДля каждого алгоритма было проведено 1000 запусков соследующими параметрами алгоритмов: генетический алгоритм:o размер поколения – 2000 особей;o доля «элиты» – наиболее приспособленных особей,напрямую переходящих в следующее поколение, – 10 %;o число поколений до малой «мутации поколения» – 100поколений;o число поколений до большой «мутации поколения» –150 поколений; эволюционная стратегия и метод спуска – перезапускпроизводился, если в течение 300 000 итераций не былоулучшения значения функции приспособленности.Цель в каждом из запусков каждого из алгоритмов состояла в том,чтобы построить автомат, содержащий 14 переходов и соответствующийвсем тестам (значение функции приспособленности – 20.86). При этом впроцессе работы каждого из алгоритмов рассматривались автоматы изчетырех состояний.Для каждого алгоритма было проведено 1000 запусков. Для каждогозапуска каждого из алгоритмов записывалось число вычислений функцииприспособленности.2.3.1.3. Результаты вычислительных экспериментовПриведем распределения времени работы алгоритмов, полученные врезультате вычислительных экспериментов. В эволюционных алгоритмах