Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
PL
W badaniu wielu zjawisk przyrodniczych istotną rolę odgrywają operatory Markowa, nieujemne operatory liniowe oraz ich półgrupy. W szczególności rozważana jest asymptotyczna stabilność. A. Lasota i J. A. Yorke w 1982 r. udowodnili, że warunkiem wystarczającym i koniecznym asymptotycznej stabilności dla operatora Markowa jest istnienie nietrywialnej funkcji dolnej. W niniejszej pracy pokazujemy zastosowanie metody funkcji dolnej do badania zachowania algorytmów genetycznych. Rozpatrywane w pracy algorytmy genetyczne, używane do rozwiązywania niegładkich problemów optymalizacyjnych, są wynikiem złożenia dwóch operatorów losowych: selekcji i mutacji. Złożenie tych operacji jest macierzą Markowa.
EN
Markovian operators, non-negative linear operators and its subgroups play a significant role for the description of phenomena observed in the nature. Research on asymptotic stability is one of the main issues in this respect. A. Lasota and J. A. Yorke proved in 1982 that the necessary and sufficient condition of the asymptotic stability of a Markovian operator is the existence of a non-trivial lower-bound function. In the present paper it is shown how the method of lower-bound function can be applied to the investigation of genetic algorithms. Genetic algorithms considered used for solving of non-smooth optimization problems are compositions of two random operators: selection and mutation. The compositions are Markovian matrices.
2
Content available remote O asymptotycznym zachowaniu prostego algorytmu genetycznego
PL
W pracy zdefiniowano prosty algorytm genetyczny w terminach skończonego multizbioru potencjalnych rozwiązań (osobników danej populacji), na którym są określone operacje krzyżowania, mutacji i selekcji, każda z pewnym prawdopodobieństwem. Działając złożeniem tych operacji na dowolną populację, tworzymy nową populację. Istnienie funkcji przystosowania (dopasowania), określonej na osobnikach populacji, pozwala powiązać prawdopodobieństwo selekcji osobników do nowej populacji z wartościami, jakie funkcja przystosowania przyjmuje na osobniku. Przejście z jednej generacji do drugiej jest realizowane przez operator działający na wektory probabilistyczne charakteryzujące rozkład prawdopodobieństwa pojawienia się każdej z możliwych populacji. Jest to operator Markowa. W teorii operatorów Markowa oraz operatorów dodatnich znanych jest wiele twierdzeń dotyczących istnienia punktów stałych oraz zbieżności ciągu iteracji operatora. Korzystając z tych wyników, znaleźliśmy warunki wystarczające i konieczne stabilności operatora Markowa związanego z pewną klasą algorytmów genetycznych.
EN
The simple genetic algorithm (SGA) and its convergence analysis are main subjects of the article. The SGA is defined on a finite multi-set of potential problem solutions (individuals) together with crossover, mutation and selection operators, each with prescribed probability. The selection operation acts on the basis of the fitness function defined on potential solutions (individuals), and is fundamental for the problem considered. Generation of a new population from the given one is realized by the action of the composition of those operators. The composition is written in the form of a transition operator acting on probability vectors which describe probability distributions of each population. The transition operator is a Markov one. Thanks to the well-developed theory of Markov operators new conditions for stability of the transition operator are formulated. The results obtained are related to the class of genetic operators.
EN
An asymptotic convergence theorem for nonnegative operators on Banach spaces with a cone is proved. The general result is applied to a class of nonnegative operators on C^1 ([0, 1]).
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.