Заказать курсовые, контрольные, рефераты...
Образовательные работы на заказ. Недорого!

Описание и обоснование выбранного варианта решения

РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

При 100 поколениях и размере популяции 30 особей среднее значение минимума функции в заданной области 0.162 433 199 925 989. При 100 поколениях и размере популяции 10 особей среднее значение минимума функции в заданной области 0.139 601 413 202 977. При 50 поколениях и размере популяции 30 особей среднее значение минимума функции в заданной области 0.157 094 040 787 855. При 50 поколениях… Читать ещё >

Описание и обоснование выбранного варианта решения (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Оператор скрещивание (crossover) осуществляет обмен частями хромосом между двумя (может быть и больше) хромосомами в популяции. Может быть одноточечным или многоточечным. Одноточечный кроссовер работает следующим образом. Сначала, случайным образом выбирается одна из l-1 точек разрыва. Точка разрыва — участок между соседними битами в строке. Обе родительские структуры разрываются на два сегмента по этой точке. Затем, соответствующие сегменты различных родителей склеиваются и получаются два генотипа потомков.

Описание и обоснование выбранного варианта решения.

Мутация Мутация (mutation) — стохастическое изменение части хромосом. Строке, которая подвергается мутации, каждый бит с вероятностью Pmut (обычно очень маленькой) меняется на другой.

Описание и обоснование выбранного варианта решения.

Алгоритм работы ГА Работа ГА представляет собой итерационный процесс, который продолжается до тех пор, пока не выполнятся заданное число поколений или какой-либо иной критерий останова. На каждом поколении ГА реализуется отбор пропорционально приспособленности, кроссовер и мутация.

Алгоритм работы простого ГА выглядит следующим образом:

Результаты эксперимента

Основные переменные, используемые при реализации алгоритма.

oldpop, newpop, intpop: population;

три непересекающихся популяции — старая, новая и промежуточная.

opsize, lchrom, gen, maxgen: integer;

глобальные целые переменные.

pcross, pmutation, sumfitness: real;

глобальные вещественные переменные.

nmutation, ncross: integer;

статистические целые.

avg, max, min, min1: real;

статистические вещественные.

Весь алгоритм решения разбит на логические процедуры и функции, каждая их которых выполняет те или иные расчеты.

Основные подпрограммы:

Function rnd (low, high: Integer):Integer; {- cлучайный выбор между low и high}.

Procedure decode (chrom:chromosome; lbits: Integer; Var x: fenotype);

{- декодирование строки в массив вещественных координат точки в пространстве поиска — true=1, false=0}.

Procedure statistics (popsize:Integer; Var max, avg, min, sumfitness: Real; Var pop: population); {*** Расчет статистических величин ***}.

{*** Процедура инициализации (инициализация начальной популяции случайным образом) ***}.

Procedure initpop;

Procedure select; {- процедура отбора}.

Procedure generation;

{- генерирование нового поколения при помощи отбора, скрещивания и мутации}.

{Прим.: предполагается, что популяция имеет четный размер}.

Результат выполнения программы :

При 50 поколениях и размере популяции 10 особей среднее значение минимума функции в заданной области 0.84 571 793 507 888.

Наилучшее значение минимума функции в заданной области 0.443 960 465 983.

:

При 50 поколениях и размере популяции 20 особей среднее значение минимума функции в заданной области 0.102 085 411 779 220.

Наилучшее значение минимума функции в заданной области 0.443 960 465 983.

:

При 50 поколениях и размере популяции 30 особей среднее значение минимума функции в заданной области 0.157 094 040 787 855.

Наилучшее значение минимума функции в заданной области 0.443 960 465 983.

:

При 100 поколениях и размере популяции 10 особей среднее значение минимума функции в заданной области 0.139 601 413 202 977.

Наилучшее значение минимума функции в заданной области 0.443 960 465 983.

:

При 100 поколениях и размере популяции 20 особей среднее значение минимума функции в заданной области 0.95 127 753 861 539.

Наилучшее значение минимума функции в заданной области 0.397 285 517 399.

:

При 100 поколениях и размере популяции 30 особей среднее значение минимума функции в заданной области 0.162 433 199 925 989.

Наилучшее значение минимума функции в заданной области 0.397 285 517 399.

:

Для завершения программы нажмите ENTER.

Показать весь текст
Заполнить форму текущей работой