ТОР 5 статей: Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы КАТЕГОРИИ:
|
Настройка параметрических функций принадлежностиКодирование Для реализации генетического алгоритма следует задать способ кодирования нечетких моделей. Сведем неизвестные параметры в один вектор (рис. 5.2): , (5.13) где - общее число строк в нечеткой базе знаний (5.1); - количество термов-оценок входной переменной , , ; - общее число термов в (5.1); Вектор единственным образом определяет некоторую нечеткую модель , и, наоборот, любая модель однозначно определяет некоторый вектор . Поэтому вектор можно принять в качестве кода нечеткой модели для объектов с непрерывным и дискретным выходами.
Скрещивание Поскольку операция скрещивания является основной операцией генетического алгоритма, то его производительность в первую очередь зависит от производительности используемой операции скрещивания. В результате скрещивания двух хромосом-родителей и получаются хромосомы-отпрыска и путем обмена генов относительно -ой точки скрещивания (рис. 5.3). Следует заметить, что поскольку множества термов-оценок входных переменных упорядочены по возрастанию (т.е. низкий, средний, высокий и т.п.), то введенная операция скрещивания может нарушить этот порядок. Поэтому после обмена генов следует осуществить контроль за тем, чтобы множества термов оставались упорядоченными. Введем следующие обозначения: - -й вес правила в хромосоме-родителе , - -й вес правила в хромосоме-родителе , - -й вес правила в хромосоме отпрыске , - -й вес правила в хромосоме отпрыске , , - -й параметр в хромосоме-родителе , - -й параметр в хромосоме-родителе , - -й параметр в хромосоме-отпрыске , - -й параметр в хромосоме-отпрыске . Алгоритм операции скрещивания двух хромосом родителей и , в результате которой появятся отпрыски и имеет следующий вид: 1°. Генерируем случайные числа в количестве (), такие что , где - число термов-оценок входной переменной , ; , где - общее число строк в нечеткой базе знаний (5.1). 2°. Осуществляем обмен генов в соответствии с найденными значениями точек обмена по правилам: , , , , (5.14) , , . (5.15)
3°. Осуществляем контроль за порядком термов: , , , (5.16) где символ обмена.
Мутация Каждый элемент вектора может подвергнуться операции мутации с вероятностью . Обозначим мутацию элемента через : , (5.17) (5.18) (5.19)
где () - нижняя (верхняя) граница интервала возможных значений весов правил, ; - интервал возможных значений коэффициента концентрации-растяжения функций принадлежности термов-оценок входной переменной , , ; обозначает операцию нахождения равномерно распределенного на интервале случайного числа. Алгоритм операции мутации будет иметь вид: 1°. Для каждого элемента в векторе (5.13) генерируем случайное число . Если то мутацию не производим иначе переходим к шагу 2. 2°. Осуществляем операцию мутации элемента в соответствии с формулами (5.17)-(5.19). 3°. Осуществляем контроль за упорядоченностью термов в соответствии с (5.16).
Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:
|