Нейросетевые структуры и технологии. Часть 1. Электрические и математические модели нейронов. НС прямого распространения. Клюкин В.И - 37 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

37
ется перенос в очередное поколение некоторых хромосом (из числа хоро-
шо приспособленных) вообще без скрещивания.
Последняя генетическая операция – мутация – обеспечивает защиту
от слишком быстрого завершения алгоритма в точке, далекой от глобаль-
ного экстремума. При двоичном кодировании
w
r
мутация состоит в инвер-
сии случайно выбранных битов, при использовании десятичных цифр – в
замене некоторых компонентов
w
r
случайно выбранными значениями. Не-
обходимо помнить, что случайные мутации приводят к повреждению уже
частично приспособленных векторов, поэтому обычно мутации подверга-
ется не более (1…5) % элементов
w
r
всей популяции хромосом.
Доказано, что каждое последующее поколение, сформированное
селекцией, скрещиванием и мутацией, имеет статистически лучшие
средние показатели приспособленности (меньшие значения
()
Ew
r
). В ка-
честве конечного решения принимается наиболее приспособленная хро-
мосома
w
r
, имеющая минимальное значение
()
Ew
r
. Генетический про-
цесс завершается либо при достижении приемлемого решения, либо по
превышении максимально допустимого количества итераций. При реа-
лизации ГА отслеживается не только минимальное значение
()
Ew
r
, но и
ее среднее значение по всей популяции хромосом, так что решение об
остановке алгоритма может приниматься и в случае отсутствия прогрес-
са минимизации указанных характеристик.
3.2.4.3. Метод виртуальных частиц (ВЧ)
Метод виртуальных (случайных) частиц может использоваться прак-
тически с любым методом оптимизации для повышения устойчивости обу-
ченных НС и вывода НС из локальных минимумов
()
Ew
r
. Основная идея
метода – усреднение значений
()
Ew
r
для случайных сдвигов аргумента с
целью уменьшения влияния рельефа функции
()
Ew
r
на процесс ее миними-
зации. Реализация метода ВЧ состоит в том, что к оптимизируемой точке
Хромосома
1
w
b
1
b
2
Хромосома
3
w
r
b
1
b
4
Хромосома
2
w
r
b
3
b
4
Хромосома
4
w
r
b
3
b
2
Þ
Рис. 3.2. Вариант операции скрещивания, применяемой в ГА 
ется перенос в очередное поколение некоторых хромосом (из числа хоро-
шо приспособленных) вообще без скрещивания.
                    �                                  �
          Хромосома w1                       Хромосома w3


          b1         b2                             b1           b4

                                  �
                     �                                           �
         Хромосома   w2                             Хромосома    w4

          b3         b4                             b3           b2


      Рис. 3.2. Вариант операции скрещивания, применяемой в ГА

      Последняя генетическая операция – мутация – обеспечивает защиту
от слишком быстрого завершения алгоритма в точке, далекой от глобаль-
                                            �
ного экстремума. При двоичном кодировании w мутация состоит в инвер-
сии случайно выбранных битов, при использовании десятичных цифр – в
                               �
замене некоторых компонентов w случайно выбранными значениями. Не-
обходимо помнить, что случайные мутации приводят к повреждению уже
частично приспособленных векторов, поэтому обычно мутации подверга-
                                 �
ется не более (1…5) % элементов w всей популяции хромосом.
      Доказано, что каждое последующее поколение, сформированное
селекцией, скрещиванием и мутацией, имеет статистически лучшие
                                                            �
средние показатели приспособленности (меньшие значения E ( w) ). В ка-
честве конечного решения принимается наиболее приспособленная хро-
          �                                    �
мосома w , имеющая минимальное значение E ( w) . Генетический про-
цесс завершается либо при достижении приемлемого решения, либо по
превышении максимально допустимого количества итераций. При реа-
                                                              �
лизации ГА отслеживается не только минимальное значение E ( w) , но и
ее среднее значение по всей популяции хромосом, так что решение об
остановке алгоритма может приниматься и в случае отсутствия прогрес-
са минимизации указанных характеристик.
3.2.4.3. Метод виртуальных частиц (ВЧ)
       Метод виртуальных (случайных) частиц может использоваться прак-
тически с любым методом оптимизации для повышения устойчивости обу-
                                                     �
ченных НС и вывода НС из локальных минимумов E ( w) . Основная идея
                                  �
метода – усреднение значений E ( w) для случайных сдвигов аргумента с
                                              �
целью уменьшения влияния рельефа функции E ( w) на процесс ее миними-
зации. Реализация метода ВЧ состоит в том, что к оптимизируемой точке
                                          37

Страницы