Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Hoá học
Genetic algorithms: An evolutionary approach to optical engineering
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Genetic algorithms: An evolutionary approach to optical engineering
Hương Tiên
73
9
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
In order to accelerate the convergence of the algorithm, we establish generation after generation a quadratic approximation of the fitness in the close neighborhood of the best-so-far individual. We then inject in the population an individual that corresponds to the optimum of this approximation. | Vietnam Journal of Science and Technology 55 (6A) (2017) 9-17 GENETIC ALGORITHMS: AN EVOLUTIONARY APPROACH TO OPTICAL ENGINEERING Alexandre Mayer Department of Physics, University of Namur, Rue de Bruxelles 61, Namur, Belgium Email: alexandre.mayer@unamur.be Received: 15 July 2017; Accepted for publication: 15 December 2017 ABSTRACT We present a Genetic Algorithm that we developed to address optimization problems in optical engineering. Our objective is to determine the global optimum of a problem ideally by a single run of the genetic algorithm. We want also to achieve this objective with a reasonable use of computational resources. In order to accelerate the convergence of the algorithm, we establish generation after generation a quadratic approximation of the fitness in the close neighborhood of the best-so-far individual. We then inject in the population an individual that corresponds to the optimum of this approximation. We also use randomly-shifted Gray codes when applying mutations in order to achieve a better exploration of the parameter space. We provide automatic settings for the technical parameters of our algorithm and apply it to typical benchmark problems in 5, 10 and 20 dimensions. We show that the global optimum of these problems can be determined with a probability of success in one run of the order of 95-97 % and an average number of fitness evaluations of the order of 400-750×n, where n refers to the number of parameters to determine. We finally comment some applications of this algorithm to real-world engineering problems. Keywords: Genetic Algorithms, optical engineering, Randomly-Shifted Gray Codes, quadratic approximation, singular value decomposition. 1. INTRODUCTION With Genetic Algorithms, we mimic natural selection in order to determine the global optimum of complex problems [1-3]. The idea consists in working with a virtual population of individuals, each individual being representative of a given set of physical parameters for .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.