Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
Dodatak A Uputstvo za korišćenje programskog paketa 127<br />
⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯<br />
Ovaj broj raste otprilike logaritamskom brzinom u zavisnosti od veličine keš<br />
memorije. Imajući u vidu gore navedeno ponekada se zadaje i nešto manja<br />
veličina keš memorije, od meksimalno dopuštene (50 000).<br />
Function = fp<br />
Datim dodeljivanjem se postavlja funkcija za keširanje, gde se bira između<br />
sledećih mogućnosti:<br />
None<br />
Ne vrši se nikakvo keširanje.<br />
FirstLinear<br />
Vrši se keširanje korišćenjem LRU strategije na<br />
linearnoj strukturi podataka u obliku niza. Primena date<br />
funkcije keširanja je detaljno opisana u <strong>rad</strong>u [Kra99b]<br />
CRCDHash Pri realizaciji LRU strategije je primenjena dvostruka<br />
heš tabela. Pošto je u heš tabeli potrebno prosečno<br />
O(1) vreme za pretragu, ubacivanje i brisanje<br />
elementa, efikasnost implementacije za keširanje je<br />
najveća teorijski moguća.<br />
CRCDHash2 Verzija prethodne strategije, ali je izostavljeno<br />
poređenje jedinki ukoliko su CRC kodovi jednaki.<br />
CRCHashQueue LRU strategija je primenjena uz pomoć kombinovane<br />
strukture podataka (heš tabela + red).<br />
CRCHashQueue2 Verzija prethodne metode uz izostavljanje poređenja<br />
jedinki u slučaju kada su CRC kodovi jednaki.<br />
Ukoliko želimo potpunu sigurnost pri izvršavanju preporučuje se izbor<br />
CRCHashQueue (ili CRCDHash), a ako je cilj što brže izvršavanje<br />
CRCHashQueue2 (ili CRCDHash2). Napomenimo i da je, kod druge varijante, u<br />
praksi izmerena učestanost pogrešne procene jedinke znatno manja od 10 -5<br />
(teorijska procena je oko 10 -9 ), što je u velikoj većini primena praktično<br />
zanemarljivo i ne utiče na <strong>rad</strong> GA.<br />
A.2.4 Prilagođenost<br />
[Fitness]<br />
Ova sekcija sadrži sledeće parametre:<br />
Coeficient_a = a<br />
Coeficient_b = b<br />
Coeficient_c = c<br />
Koeficijenti a, b i c se koriste kod linearnog skaliranja i sigma odsecanja. Ne<br />
mogu se dati apriorna uputstva za izbor ovih koeficijenata, već to zavisi od vrste<br />
problema koji rešavamo.<br />
Power = x<br />
Ukoliko vršimo stepenovanje prilagođenosti jedinke, kao osnova se koristi<br />
prethodno izračunata prilagođenost jedinke, pa se zatim vrši njeno<br />
stepenovanje sa zadatom vrednošću x.
Change language