Генетический алгоритм: теория и практика. Бураков М.В. - 43 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 



i




i
=
Рис. 2.4. Пример вычисления вероятностей при стохастическом отборе
x
1
x
3
x
4
x
5
x
6
x
7
0 11 0 0 11 1
0 00 1 0 10 1
1 11 0 1 00 0
0 00 1 0 01 1
0 01 1 0 01 0
0 00 0 0 11 1
0 10 0 0 10 1
17
128
169
4
36
16
143
Исходная популяция
0,06
0,25
0,03
0,06
ОП
i
/ ОП
с р
0,14
0,02
0,015
0,6
0,07
0,14
0,016
P
i
1
0,13
0,1
4,16
0,5
1
0,11
ОП
i
x
2
i
∆
0,008
0,006
0,007
Рис. 2.5. Выполнение стохастического отбора
Рис. 2.6. Промежуточная популяция при стохастическом отборе
x
1
1 243 5 67
0 1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
6
x
7
0 00 1 0 01 1
0 00 1 0 01 1
0 00 1 0 01 1
0 00 1 0 01 1
0 11 0 0 11 1
0 00 0 0 11 1
0 00 1 0 10 1
x
4
x
4
x
4
x
4
x
1
x
6
x
2
Промежуточная популяция

Страницы