Автоматизированное проектирование. Норенков И.П. - 119 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

МГТУ им. Баумана | Москва

Составители: 

Рубрика: 

%!#*%!#&F*:,$* $I*:+*
F*)&* :&)#*'! +($*,#)KH (*L*)&M
5@!"! 4
щиеся аллели 1, 2 и 9 последовательно заменяются на значения 3, 5 и 4.
L7&)=''. Бывают точечными (в одном гене), макромутациями (в нескольких генах) и хромосом-
ными (появление новой хромосомы). Обычно вероятность появления мутации указывается среди ис-
ходных данных. Но возможно автоматическое регулирование числа мутаций при их реализации толь-
ко в ситуациях, когда родительские хромосомы различаются не более чем в K генах.
:$4$%='9. После определения и положительной оценки потомка он может быть сразу же вклю-
чен в текущую популяцию вместо худшего из своих родителей, при этом из алгоритма исключается
внешний цикл (что однако не означает сокращения общего объема вычислений).
Другой вариант селекции — отбор после каждой операции скрещивания двух лучших экземпля-
ров среди двух потомков и двух родителей.
Часто член популяции с минимальным (лучшим) значением целевой функции принудительно
включается в новое поколение, что гарантирует наследование приобретенных этим членом положи-
тельных свойств. Такой подход называют B4'&'6/#/. Обычно элитизм способствует более быстрой
сходимости к локальному экстремуму, однако в многоэкстремальной ситуации ограничивает возмож-
ности попадания в окрестности других локальных экстремумов.
+-0B.F690.. Хромосому N* будем называть точкой локального минимума, если F(X*)<F(X
i
) для всех хромо-
сом X
i
, отличающихся от X* значением единственного гена, где F(X) — значение функции полезности в точке N.
Следующий вариант селекции — отбор N экземпляров среди членов репродукционной группы,
которая составляется из родителей, потомков и мутантов, удовлетворяющих условию F
i
< t, где t —
пороговое значение функции полезности. Порог может быть равен или среднему значению F в теку-
щем поколении, или значению F особи, занимающей определенное порядковое место. При этом мяг-
кая схема отбора — в новое поколение включаются N лучших представителей репродукционной груп-
пы. Жесткая схема отбора — в новое поколение экземпляры включаются с веро ятностью q
i
:
N
r
q
i
= (F
max
-F
i
) /
∑
(F
max
- F
j
)
j=W
где N
r —
размер репродукционной группы.
!$"$70#"9-#1$*'$. Кроме перечисленных основных операторов, находят применение некоторые
дополнительные. К их числу относится оператор переупорядочения генов — изменения их распреде-
ления по локусам.
Назначение переупорядочения связано со свойством, носящим название эпистасис. F0'+&)+'+
имеет место, если функция полезности зависит не только от значений генов (аллелей), но и от их по-
зиционирования. Наличие эпистасиса говорит о нелинейности целевой функции и существенно ус-
ложняет решение задач. Действительно, если некоторые аллели двух генов оказывают определенное
положительное влияние на целевую функцию, образуя некоторую связку (схему), но вследствие эпи-
стасиса при разрыве связки эти аллели оказывают уже противоположное влияние на функцию полез-
ности, то разрывать такие схемы не следует. А это означает, что связанные эпистасисом гены жела-
тельно располагать близко друг к другу, т.е. при небольших длинах сх ем. Оператор переупорядочения
помогает автоматически “нащупать” такие совокупности генов (они называются хромосомными бло-
ками или building blocks) и разместить их в близких локусах.
K
.0.-+A.,7+2 /.-45 74/B+0+849:0+> T98+,-+7. Возможны два подхода к формированию
хромосом.
Первый из них основан на использовании в качестве генов проектных параметров. Например, в
задаче размещения микросхем на плате локусы соответствуют посадочным местам на плате, а генами
являются номера (имена) микросхем. Другими словами, значением k-го гена будет номер микросхемы
в k-й позиции.
Во втором подходе генами являются не сами проектные параметры, а номера эвристик, исполь-
зуемых для определения проектных параметров. Так, для задачи размещения можно применять не-
сколько эвристик. По одной из них в очередное посадочное место нужно помещать микросхему, име-
ющую наибольшее число связей с уже размещенными микросхемами, по другой — микросхему с ми-
нимальным числом связей с еще не размещенными микросхемами и т.д. Генетический поиск в этом
&.+.)$(*),$". !"#$%!#&'&($"!))$* +($*,#&($"!)&*
119
 5@!"! 4                                   %!#*%!#&F*:,$*     $I*:+*F*)&* :&)#*'! +($*,#)KH (*L*)&M

щиеся аллели 1, 2 и 9 последовательно заменяются на значения 3, 5 и 4.
      L7&)=''. Бывают точечными (в одном гене), макромутациями (в нескольких генах) и хромосом-
ными (появление новой хромосомы). Обычно вероятность появления мутации указывается среди ис-
ходных данных. Но возможно автоматическое регулирование числа мутаций при их реализации толь-
ко в ситуациях, когда родительские хромосомы различаются не более чем в K генах.
      :$4$%='9. После определения и положительной оценки потомка он может быть сразу же вклю-
чен в текущую популяцию вместо худшего из своих родителей, при этом из алгоритма исключается
внешний цикл (что однако не означает сокращения общего объема вычислений).
      Другой вариант селекции — отбор после каждой операции скрещивания двух лучших экземпля-
ров среди двух потомков и двух родителей.
      Часто член популяции с минимальным (лучшим) значением целевой функции принудительно
включается в новое поколение, что гарантирует наследование приобретенных этим членом положи-
тельных свойств. Такой подход называют B4'&'6/#/. Обычно элитизм способствует более быстрой
сходимости к локальному экстремуму, однако в многоэкстремальной ситуации ограничивает возмож-
ности попадания в окрестности других локальных экстремумов.
      + - 0 B .F 6 9 0 . . Хромосому N* будем называть точкой локального минимума, если F(X*) T98+,-+7. Возможны два подхода к формированию
хромосом.
      Первый из них основан на использовании в качестве генов проектных параметров. Например, в
задаче размещения микросхем на плате локусы соответствуют посадочным местам на плате, а генами
являются номера (имена) микросхем. Другими словами, значением k-го гена будет номер микросхемы
в k-й позиции.
      Во втором подходе генами являются не сами проектные параметры, а номера эвристик, исполь-
зуемых для определения проектных параметров. Так, для задачи размещения можно применять не-
сколько эвристик. По одной из них в очередное посадочное место нужно помещать микросхему, име-
ющую наибольшее число связей с уже размещенными микросхемами, по другой — микросхему с ми-
нимальным числом связей с еще не размещенными микросхемами и т.д. Генетический поиск в этом

 &.+.)$(*),$" . !"#$%!#&'&($"!))$*               +($*,#&($"!)&*                                           119

Страницы