рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры
- Раздел Программирование
- /
- Вид работы: Рефераты
- /
- Эволюционная оптимизация структуры
Реферат Курсовая Конспект
Эволюционная оптимизация структуры
Работа сделанна в 1999 году
Эволюционная оптимизация структуры - Реферат, раздел Программирование, - 1999 год - Принципы автоматизации Систем Автоматического Управления Методы и алгоритмы Эволюционная Оптимизация Структуры. Если Структура W Проектируемой Сис...
Эволюционная оптимизация структуры.
Если структура W проектируемой системы может изменяться так, что будут соблюдаться ограничения S, накладываемые на структуру, то синтез такой структуры может быть реализован так называемым эволюционным методом.
При этом вариации структуры не выводят за пределы заданных S, т.е. W S 15.7.10 Задача структурной оптимизации записывается в виде 15.7.11 Процесс эволюции структуры W происходит поэтапно. На первом этапе порождаются измененные структуры W0.iW0 i, i1, k0, 15.7.12 где i i-я случайная вариация структуры, ограниченная 15.7.10. Число новых структур k0 является параметром, который назначается из конкретных условий эволюции данной структуры.
Новые структуры 15.7.12 оцениваются по критерию эффективности Q0.iQW0.i, i1, k0 15.7.13 и далее происходит отбор, в процессе которого отсеиваются структуры с большим значением минимизируемого функционала Q, в результате чего на следующий этап эволюции остаются q0 k0 структур. Можно применять алгоритм вероятностного отбора, при котором структура, имеющая большее значение минимизируемого критерия, выбывает с большей вероятностью, чем структура с меньшим значением критерия.
Вероятность такого выбора для Q 0 может быть определена соотношением 15.7.14 При этом процесс разыгрывания выбывающих структур заканчивается тогда, когда остается q0 структур. Заметим, что вполне может оказаться особенно при малом k0, что лучшая из новых структур хуже исходной W0. В этом случае естественно W0 сохранить на следующий этап эволюции.
На втором этапе эволюции каждая из остающихся структур изменяется аналогично 15.7.12 и дает столько новых структур, чтобы их общее число вместе с исходными было равно k0. Последующий отбор составляет q1 структур на следующий этап эволюции, и т.д. Легко видеть, что такого рода эволюция структуры будет стремиться отбирать структуры с малым значением критерия качества, среди которых находится и оптимальная структура. Случайность вариаций и отбор обеспечивают целенаправленность процесса эволюции к оптимальному решению Wоп. Рассмотрим влияние параметров ki и qi i0,1, Эти параметры позволяют изменять число структур на каждом этапе и уровень отбора.
При qi1 на следующий этап эволюции оставляется лишь одна структура. Такая структура эффективна при унимодальности задачи15.7.11. Ее многоэкстремальность требует qi 1 и значение qi тем больше, чем сложнее поиск глобального экстремума. Число ki также влияет на эффективность процесса эволюции. При большем ki эволюция имеет глобальную тенденцию, но идет медленней, т.е. требует значительных затрат времени и памяти ЭВМ. Здесь изложены примеры структурной оптимизации без параметрической подстройки параметров С объекта.
Параметрическая оптимизация, если она необходима для повышения эффективности структур, легко вводится перед стадией отбора и осуществляется параметрическими методами, рассмотренными выше. Рассмотрим в качестве примера структуры, описываемые графом. В этом случае в процессе оптимизации оптимизирует граф. Пусть структура W объекта описывается графом Г А,В , 15.7.15 где А - множество из n его вершин, а В - множество ребер с их параметрами ВbijnXn, 15.7.16 где bij - параметры дуги, соединяющей i-ю и j-ю вершины.
На графе Г задан функционал качества, который следует минимизировать 15.7.17 где S - ограничения, которым должен удовлетворять оптимизируемый граф Г. Опишем множество вариаций графа. Например, оно может состоять из следующих изменений объединение двух случайно выбранных вершин графа в одну введение новой n1-й вершины со случайными связями bn1, ii и bj, n1 j устранение случайно выбранной вершины вместе с ее связями введение новой связи двух случайно выбранных вершин устранение случайно выбранного ребра случайное переключение случайно выбранного ребра и т.д. Как видно, спектр возможных случайных вариаций графа может быть достаточно велик, что обеспечивает эволюции большое разнообразие, необходимое для отыскания оптимального графа.
Значения параметров дуг графа 15.7.16 могут подстраиваться специально на стадии параметрической оптимизации, предшествующей отбору лучших структур.
Это направление эволюционной оптимизации графа интенсивно развивается в настоящее время и получило название эволюционного моделирования, что связано с оценкой функционала QГ путем моделирования поведения системы, работа которой описывается этим графом 15.14. 2
– Конец работы –
Эта тема принадлежит разделу:
Принципы автоматизации Систем Автоматического Управления Методы и алгоритмы
Весь материал мной подобран из справочника Справочник по теории автоматического управления 1987г. 1. Алгоритмы. 1.1 Алгоритм локального… CN1 CN N1 13.3.1 Где приращение N1 вектора параметров CN определяется… Рекуррентная форма записи этого алгоритма имеет вид 15.3.2 где a - величина шага - единичный случайный вектор…
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Эволюционная оптимизация структуры
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
| Твитнуть |
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Реклама
Информация в виде рефератов, конспектов, лекций, курсовых и дипломных работ имеют своего автора, которому принадлежат права. Поэтому, прежде чем использовать какую либо информацию с этого сайта, убедитесь, что этим Вы не нарушаете чье либо право.
© copyright 1999 - 2024 allRefs.net. Все права защищены. Страница сгенерирована за: 0.018 сек.
Новости и инфо для студентов