алгоритмы лекция это
Это интересно!!!
алгоритмы лекция

алгоритм лекция информатика

Информатика и ИКТ Лекция 9 1 курс ГБОУ СПО "УМТК" Кондаратцева Т.П. 1 Алгоритмы и способы их описания.

Скачать 71.44 Kb. Название Лекция №7 Генетические алгоритмы Дата 25.05.2013 Размер 71.44 Kb. Тип Лекция источник 1. /Вопросы к экзамену СИИ 2011.doc
2. /Лекция 1 Введение в СИИ.doc
3. /Лекция 2 Представление знаний.doc
4. /Лекция 3 Модели представления знаний.doc
5. /Лекция 4 Экспертные системы.doc
6. /Лекция 5 Нейронные сети.doc
7. /Лекция 6 Генетические алгоритмы.doc
8. /Лекция 7 Распознавание образов.doc Вопросы к экзамену по дисциплине «Системы искусственного интеллекта»
Лекция №1 Введение в системы искусственного интеллекта
Лекция №2 Представление знаний Вопросы
Лекция №3 Модели представления знаний Вопросы
Лекция №5 Экспертные системы
Лекция №6 Искусственные нейронные сети
Лекция №7 Генетические алгоритмы
Лекция 8 Автоматическое распознавания образов
Лекция № 7
Генетические алгоритмы
В последнее время проявляются тенденции использова­ния естественных аналогов при создании моделей, техноло­гий, методик, алгоритмов для решения задач, стоящих перед наукой и техникой. В подавляющем большинстве случаев использование естественных аналогов дает положительные результаты. Это объясняется тем, что аналог, взятый из природы, совершенствовался в течение многих лет эволю­ции и имеет на данный момент совершенную структуру.
Один эволюционный процесс отличается от другого ви­дом объектов, способом размножения, числом объектов в популяции, числом поколений и критериями выживания. При математической интерпретации его основная идея в следующем. Производится перебор по всей популяции, в ре­зультате чего возникают объекты двух поколений — роди­тели и потомки. При этом метод эволюции превращается в алгоритм смены поколений, в котором потомок становится родителем только в следующей генерации.
Одним из подходов такой модернизации является ис­пользование теории эволюционного моделирования, генети­ческих алгоритмов, адаптационных принципов управления во взаимодействии с внешней средой. Адаптация позволяет накапливать и использовать информацию, достигать ее оп­тимального состояния при первоначальной неопределенно­сти и изменяющихся внешних условиях.
Основополагающей в эволюции является роль кроссинговера. Она состоит в создании из имеющегося генетическо­го материала желаемой комбинации функций в одном ре­шении.
Задача мутации состоит в том, чтобы вывести качественно не улучшающееся посредством кроссинговера ре­шение на новый уровень.
Роль селекции — ускорение полу­чения качественного решения.
Генетические алгоритмы (ГА) — область ис­следований, которая появилась в результате работ Д. Холланда и его коллег. ГА, описанные Д. Холландом, заимству­ют в своей терминологии многое из естественной генетики.

Теория алгоритмов Полный конспект лекций по курсу1 Доцент кафедры ДМИ, к. ф.-м. н. С. Ю. Подзоров НГУ, 2003 – 2004.

Впервые ГА были при­менены к таким научным проблемам, как распознавание образов и оптимизация. Генетический алгоритм представ­ляет собой адаптивный поисковый метод, который основан на селекции лучших элементов в популяции, подобно эво­люционной теории Ч. Дарвина.
Основой для возникновения ГА послужили модель био­логической эволюции и методы случайного поиска. Л. Растригин отмечал, что случайный поиск возник как реализа­ция простейшей модели эволюции, когда случайные мута­ции моделировались случайными шагами оптимального ре­шения, а отбор — «устранением» неудачных вариантов.
Эволюционный поиск с точки зрения преобразования информации — это последовательное преобразование одно­го конечного нечеткого множества промежуточных реше­ний в другое. Само преобразование можно назвать алгоритмом поиска, или генетическим алгоритмом.
Цель ГА состоит в том, чтобы:
абстрактно и формально объяснить адаптацию процес­сов в ЕС и интеллектуальной ИС;
моделировать естественные эволюционные процессы для эффективного решения оптимизационных задач науки и техники.
ГА осуществляют поиск баланса между эффективностью и качеством решений за счет «выживания сильнейших альтернативных решений», в неопределенных и нечетких условиях.
ГА отличаются от других оптимизационных и поиско­вых процедур следующим:
работают в основном не с параметрами задачи, а с зако­дированным множеством параметров;
осуществляют поиск не путем улучшения одного реше­ния, а путем использования сразу нескольких альтерна­тив на заданном множестве решений;
используют целевую функцию (ЦФ), а не ее различные приращения для оценки качества принятия решений;
применяют не детерминированные, а вероятностные пра­вила анализа оптимизационных задач.
Для работы ГА выбирают множество натуральных пара­метров оптимизационной проблемы и кодируют их в после­довательность конечной длины в некотором алфавите. Они работают до тех пор, пока не будет выполнено заданное число генераций (итераций алгоритма) или на некоторой генерации будет получено решение определенного качества, или, когда найден локальный оптимум, то есть возникла преждевременная сходимость и алгоритм не может найти выход из этого состояния.
В отличие от других методов оптимизации эти алгоритмы, как правило, анализируют раз­личные области пространства решений одновременно и по­этому они более приспособлены к нахождению новых обла­стей с лучшими значениями ЦФ.

Лекция 7. ОСНОВЫ АЛГОРИТМИЗАЦИИ. План лекции: 1. Понятие алгоритма и его свойства. 2. Способы описания алгоритмов.

Все ГА работают на основе начальной информации, в качестве которой выступает популяция альтернативных решений Р.
Популяция Р
t = { Р 1 , Р 2 ,..., Р i ..., Pn p } есть множе­ство элементов P i, t = 0, 1, 2... — это номер генерации гене­тического алгоритма, Nр — размер популяции. Каждый элемент этой популяции Рi как правило, представляет со­бой одну или несколько хромосом или особей, или индиви­дуальностей (альтернативных упорядоченных или неупо­рядоченных решений). Хромосомы состоят из генов P i = {g 1, g 2 ,..., g v} (элементы, части закодированного реше­ния).
Гены могут иметь числовые или функциональные значе­ния. Обычно эти числовые значения берутся из некоторого алфавита. Генетический материал элементов обычно кодируется на основе двоичного алфавита {0,1}, хотя можно ис­пользовать буквенные, а также десятичные и другие алфа­виты.
Элементы в ГА часто называют родителями. Родители выбираются из популяции на основе заданных правил, а затем смешиваются (скрещиваются) для производства «де­тей» (потомков). Дети и родители в результате генерации, т.е. одного цикла (подцикла) эволюции, создают новую по­пуляцию. Генерация, то есть процесс реализации одной ите­рации алгоритма, называется поколением.
По аналогии с процессами, происходящими в живой при­роде, в технике считают, что эво­люция популяции — это чередование поколений, в которых хромосомы изменяют свои значения так, чтобы каждое но­вое поколение наилучшим способом приспосабливалось к внешней среде. Тогда общая генетическая упаковка назы­вается генотипом, а организм формируется посредством связи генетической упаковки с окружающей средой и назы­вается фенотипом.
Каждый элемент в популяции имеет определенный уро­вень качества, который характеризуется значением ЦФ (в литературе иногда называется функция полезности, приспособленности или пригодности (fitness)). Эта функция ис­пользуется в ГА для сравнения альтернативных решений между собой и выбора лучших.
Основная задача генетических алгоритмов состоит в оптимизации целевой функции. Другими словами, ГА анализирует популяцию хромосом, представляющих ком­бинацию элементов из некоторого множества, и оптимизиру­ет ЦФ, оценивая каждую хромосому. Генетические алгорит­мы анализируют и преобразовывают популяции хромосом на основе механизма натуральной эволюции. Каждая попу­ляция обладает наследственной изменчивостью. Это означа­ет случайное отклонение от наиболее вероятного среднего значения ЦФ. Отклонение описывается нормальным законом распределения случайных величин. При этом наслед­ственные признаки закрепляются, если они имеют приспосо­бительный характер, то есть обеспечивают популяции луч­шие условия существования и размножения.
Так же как процесс эволюции начинается с начальной популяции, так и алгоритм начинает свою работу с созда­ния начального множества конкурирующих между собой решений оптимизационной задачи. Затем эти «родительс­кие» решения создают «потомков» путем случайных и на­правленных изменений. После этого оценивается эффектив­ность этих решений, и они подвергаются селекции. Анало­гично ЕС здесь действует принцип «выживания сильнейших», наименее приспособленные решения «погибают», а затем процесс повторяется вновь и вновь.
Традиционные оптимизационные алгоритмы для нахож­дения лучшего решения используют большое количество допущений при оценке ЦФ. Эволюционный подход не тре­бует таких допущений. Исследования показывают, что ГА позволяют решать те проблемы, решение которых традиционными алгоритма­ми затруднительно.
Генетический алгоритм дает преимущества при реше­нии практических задач. Одно из них — это адаптация к изменяющейся окружающей среде. При эволюцион­ном подходе популяцию можно анализировать, дополнять и видоизменять применительно к изменяющимся услови­ям. Для этого не требуется полный перебор. Другое пре­имущество ГА для решения задач состоит в способности быстрой генерации достаточно хороших решений.
При решении практических задач с использованием ГА обычно выполняют четыре предварительных этапа:
выбор способа представления решения;
разработка операторов случайных изменений;
определение способов «выживания» решений;
создание начальной популяции альтернативных решений.
На первом этапе для представления решения в формаль­ном виде требуется такая структура, которая позволит ко­дировать любое возможное решение и производить его оценку. Математически доказано, что не существует идеальной струк­туры представления, так что для создания хорошей струк­туры требуется анализ, перебор и эвристические подходы. Возможный вариант представления должен позволять про­ведение различных перестановок в альтернативных реше­ниях. Для оценки решений необходимо определить способ вычисления ЦФ.
На втором этапе достаточно сложным является выбор случайного оператора (или операторов) для генерации по­томков. Существует огромное число таких операторов. Существуют два основных типа раз­множения: половое и бесполое. При половом размножении два родителя обмениваются генетическим материалом, ко­торый используе

лекций Лекция 7. АЛГОРИТМЫ Содержание 1. АЛГОРИТМ 1.1 Определение понятий 1.2 История термина 1.3 Виды алгоритмов 1.3 Исполнитель алгоритмов 1.4


Санкт-Петербургское отделение Математического института им. В.А.Стеклова (ПОМИ) РАН; СПбГУ ИТМО, Лифшиц Ю., 2006 г. Курс лекций «Алгоритмы для Интернета»

/Лекция 2СПОСОБЫ ОПИСАНИЯ АЛГОРИТМОВ. Начало, конец, прерывание процесса обработки данных или выполнения алгоритма.


Время работы алгоритма, O-символика. Скорость роста функций: логарифм, полином, экспонента.Страница лекции на сайте Computer Science Center: http


Способы записи алгоритмов АЛГОРИТМЫ Лекция 3 Логику принятия решения можно описать так: ЕСЛИ.30 сентября 2015

Основы теории алгоритмов и анализа их сложности. Носов В.А. Курс лекций (140 страниц). Скачать пособие полностью в формате PDF (2,4 МБ)


1. Основы алгоритмизации 1.1 Этапы решения задач на ЭВМ 1.2 Алгоритм.  Горький - 18: Мужская работа Основы алгоритмизации и программирования (лекции) Основы


5.3.7. Алгоритм булочной (Bakery algorithm). Алгоритм Петерсона дает нам решение задачи корректной организации взаимодействия двух процессов.

Лекция 3. Функции быстрой сортировки и сортировки слиянием. Понятие о методе «разделяй и властвуй». Алгоритм Merge-Sort.


Лекция 2. 1.3. Представления вещественных чисел с фиксированной и плавающей  Хусаинов Б.С. Структуры и алгоритмы обработки данных. Примеры на языке Си.


Звезды Гроссберга Лекция 6. Сети Хопфилда и Хемминга Лекция 7. Генетические алгоритмы Лекция 8. Обучение с подкреплением Лекция 9

Лекции по теории алгоритмов (Зюзьков В. М., мехмат) 1. Алгоритмы и вычислимые  Алгоритмы типичным образом решают не только частные задачи, но и классы задач.


Но этот алгоритм не осуществим, т.к. нельзя знать какую страницу, когда запросят.  В Windows системах сегментация (следующая лекция) не поддерживается.


Лекции Алгоритмы Алгоритмы. Лекция №5. Алгоритм. Свойства алгоритма. Способы описания.

Лекция 2. Распределенные задачи и алгоритмы - Лекция, раздел Философия, Распределенные системы и алгоритмы С Системой S Связана Цель G


136 с. Лекции в виде презентации. Содержание.  Числовые функциии алгоритмы их вычисления. Примитивно рекурсивные функции.


Цель лекции: Знакомс тво с понятием ма трицы , как двумерного массива.  7. Алгоритмы обработки матриц Матрица– это двумерный массив, каждый элемент

Лекция 1. Алгоритм. Свойства алгоритмов.  Алгоритмы: поиска корня уравнения на отрезке с заданной точностью и суммы ряда, рекурсия.


Лекции по теории алгоритмов 2013/2014 (весенний семестр) Введение в теорию алгоритмов Наш курс называется Теория алгоритмов


Задачи и алгоритмы вычислительной геометрии (осенний семестр).  Местецкий Л.М. Лекции по вычислительной геометрии.

Данной теме посвящена "лекция 4" курса. Понятие эффективности алгоритма имеет и свои количественные характеристики.


Описание работы: лекция на тему Алгоритм и его свойства. Подробнее о работе: Читать или Скачать.


Лекция. Алгоритмы и ЭВМ. Цель- познакомить учащихся с понятиями алгоритма, его свойствами, способами описания.

Лекции Иерархические алгоритмы (пример: алгоритм ближайшего соседа). Лекция №1 Тема: «Определение предмета биофизики» План лекции


Типы алгоритмов лекция 2. 1. основные понятия. В зависимости от порядка выполнения команд алгоритмы бывают: –Линейные; –Разветвляющиеся


Управляющие алгоритмы. Литература. Лекция 6. § 22. основы теории алгоритмов. Алгоритм является фундаментальным понятием информатики.

1.4.2. Основы алгоритмизации и языки программирования. Алгоритм и его свойства. Решение задач на компьютере основано на понятии алгоритма.


Страницы: 1 2 3 4 5 6. Примеры алгоритмов обработки деревьев и графов. Сравнение рекурсивных и итеративных алгоритмов, решающих некоторые классические задачи теории графов. Содержание. Содержание. Генерация дерева синтаксического анализа.


Лекция 5. Свойства алгоритмов.[править]. Алгоритм должен быть составлен таким образом, чтобы исполнитель, в расчете на которого он создан

Лекция 1. Общие сведения об алгоритмах. Определения алгоритма. Основные свойства алгоритмов и различные формы их записи.


Теория информационных процессов и систем. Лекция №7. Алгоритмы топологического анализа систем.


Лекция 4. Алгоритмы и способы их описания. Как было отмечено работа по решению задач с использованием компьютера делится на несколько этапов.

Лекция 3 Алгоритмы внешней сортировки1 Сортировка. • Сортировка - процесс перегруппировки, заданного множества объектов в определенном порядке.


Лекция. Теория алгоритмов. Современная история математики большую роль формированию алгебры в том виде, который мы имеем сейчас, относит к трудам


Позволяет разбивать новости на группы. • Вычислительная геометрия. Алгоритмы поиска ближайших соседей.

Лекция № 7. Генетические алгоритмы. В последнее время проявляются тенденции использования естественных аналогов при создании моделей, технологий, методик


Рекомендуем

rd-ok.ru Телефон: +7 (382) 089-44-12 Адрес: Краснодарский край, Армавир, Посёлок РТС, дом 43