Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: prawdopodobieństwo mutacji

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Analiza wpływu prawdopodobieństwa mutacji algorytmu genetycznego w problemie projektowania filtrów

Rutczyńska-Wdowiak K.

Pomiary Automatyka Kontrola

2011

R. 57, nr 1

19-21

Praca przedstawia rezultaty zastosowania algorytmu genetycznego (AG) w problemie projektowania filtru cyfrowego na przykładzie jego prototypu analogowego. Badania koncentrowały się na określeniu wpływu wartości prawdopodobieństwa mutacji AG, na dokładność i czas uzyskania rozwiązania. W pracy opisano problem minimalizacji, reprezentację osobników oraz operatory genetyczne: krzyżowanie arytmetyczne, mutację równomierną i selekcję turniejową z częściową wymianą populacji.

This paper presents the results of application of a genetic algorithm (GA) to design of a digital filter on example of its analog prototype. The results of investigations of the influence of GA parameter values, such as the probability of mutation, on the process of searching the solution are analysed. There are described in the paper: the problem of minimisation, representation of the individuals as well as the genetic operators: arithmetical crossover, uniform mutation and tournament selection with steady state. The analysis of the genetic method with regard to the convergence and accuracy for the process of searching solution and time of numerical calculations was carried out. The genetic algorithm differs from traditional methods and, therefore, the chance of determining the local minimum instead of the global one is considerably smaller than in the case of using the classical method. Genetic algorithms have stochastic character, so they do not guarantee obtaining the optimum solution. However, it is expected that the best individual (with the least value of the function ana-lysed) will represent the solution nearing the optimum one. Because of this character of the GA every starting of the minimisation procedure (runs) gives the results differing slightly and, therefore, usually the best result obtained from ten independent experiments or the average result is given.

Automatyczna mutacja w algorytmach ewolucyjnych

Makuchowski M., Tyński A.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

2009

T. 13, z. 2

443-452

W pracy prezentuje się ogólną metodologię automatycznego bieżącego doboru prawdopodobieństwa mutacji w algorytmach ewolucyjnych. Omawiana metoda przedstawiona jest na przykładzie algorytmu genetycznego dedykowanego problemowi gniazdowemu z ograniczeniem bez czekania. W pracy dokonano porównania klasycznego algorytmu ewolucyjnego z tradycyjnie dobieranymi parametrami z algorytmem zaopatrzonym w prezentowaną modyfikację. Praca zakończona jest przedstawieniem wyników przeprowadzonych badań numerycznych.

In this paper a general method for determining a probability of mutation in evolutionary algorithms is given. The presented method if illustrated by a genetic algorithm for no wait job shop problem. We compare experimentally a classical evolutionary algorithm with parameters determined in a standard way with an evolutionary algorithm equipped with the proposed method.