Bài giảng Tính toán tiến hóa - Bài 4: Evolutionary programming

Bài giảng Tính toán tiến hóa - Bài 4: Evolutionary programming. Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: tổng quan Evolutionary Programming (EP); sơ đồ thuật toán EP; các toán tử của EP; biểu diễn cá thể; đột biến và chọn lọc sinh tồn; đánh giá độ thích nghi; . Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng! | Evolutionary Programming Huỳnh Thị Thanh Bình Email binhht@ Nội dung 2 Tổng quan Evolutionary Programming EP Các toán tử của EP Ví dụ minh họa Tổng quan về Evolutionary Programming 3 Evolutionary Programming Lập trình tiến hóa EP về cơ bản khác GA và GP Lấy cảm hứng từ việc mô phỏng các hành vi trong quá trình tiến hóa GP tìm một tập hành vi tối ưu trong tập không gian hành vi quan sát được GP không sử dụng toán tử lai ghép chỉ sử dụng toán tử đột biến để sinh ra quần thể con mới Sơ đồ thuật toán EP 4 Bước 1 Khởi tạo một quần thể P 0 có N cá thể t 0 Bước 2 Đánh giá độ thích của các cá thể trong P t Bước 3 Đột biến mỗi các thể trong P t để sinh ra một quần thể con O t Bước 4 Đánh giá các cá thể trong O t Bước 5 Chọn lọc P t 1 từ P t và O t Bước 6 t t 1 và lặp lại bước 2 3 4 5 cho đến khi thỏa mã DK dừng Các toán tử của GP 5 Biểu diễn cá thể Đột biến và chọn lọc sinh tồn Đột biến và chọn lọc sinh tồn 6 Phép đột biến được thực hiện trên mỗi cá thể trong quần thể Cá thể con sinh ra sẽ cạnh tranh với cá thể cha để sinh tồn trong thế hệ tiếp theo Quá trình chọn lọc được diễn ra theo các cách sau Trên tất cả các cá thể Cá thể cha và con có cơ hội được lựa chọn như nhau. Có thể dung các toán tử chọn lọc sinh tồn trong GA như tournament giao đấu . Elitist gọi S N1 cá thể tốt nhất trong P t P t 1 S U N-N1 cá thể tốt nhất trong P t S và O t Cull strategy Loại bỏ các cá thể cha và con tồi nhất Ví dụ minh họa Vi dụ 1 EP tiến hóa máy trạng thái Ví dụ 2 EP tối ưu hàm số f x Ví dụ 1- EP tiến hóa máy trạng thái Ví dụ 1- EP tiến hóa máy trạng thái hữu hạn 9 Máy trạng thái hữu hạn Finite-state machine FSM là gì Là một chuuwong trình máy tính biểu diễn các hành ddoogj cần thực thi Các hành động phụ thuộc vào trạng thái hiện tại của máy và tham số đầu vào FSM được định nghĩa như sau Với S tập hữu hạn các trạng thái I Tập hữu hạn các kí hiệu đầu vào O Tập hữu hạn các kí hiệu đầu ra hàm trạng thái tiếp thoe hàm kí hiệu tiếp theo Ví dụ 1- EP tiến hóa máy trạng .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
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.