• Foydalanilgan adabiyotlar
  • Boshlang’ich populyatsiya Saralash chatishtirish mutatsiya Natijalarni
  • 3-Mavzu. Bilimlarni ifodalash modellari (produksion, freym vasemantik modellar). Bilimlar interpretatori Reja




    Download 233.17 Kb.
    Pdf ko'rish
    bet5/5
    Sana15.10.2023
    Hajmi233.17 Kb.
    #87757
    1   2   3   4   5
    Bog'liq
    RAKHMATOV COURSE WORK
     
     
     
     
     
     
     
     
     


    Oddiy GA ning ish sxemasi quyidagicha: 
     
     
    Algoritmni to'xtatish mezonlari: 
    • global yoki suboptimal yechim topish
    • Evolyutsiya uchun ajratilgan avlodlar sonining tugashi; 
    • evolyutsiyaga ajratilgan vaqtning tugashi. 
    Genetik algoritmlar asosan juda katta, murakkab qidiruv maydonlarida yechim topish 
    uchun ishlatiladi. Haqiqiy dunyo ilovalariga misollar: 
    • ma'lumotlar bazalarida so'rovlarni optimallashtirish
    • grafik masalalari (sayohatchi sotuvchi muammosi, rang berish); 
    • maket vazifalari; 
    • rejalashtirish. 
    Foydalanilgan adabiyotlar 
    1. https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/knowledge-representation-
    and-reasoning 
    2. https://habr.com/ru/post/346236/ 
    3. http://helpiewp.com/knowledge-base/ 
    4. http://www.aiportal.ru/articles/knowledge-models/production-model.html 
    Boshlang’ich 
    populyatsiya
     
    Saralash 
     
    chatishtirish 
     
    mutatsiya 
    Natijalarni 
    baholash
     
    Yangi populyatsiya bilan 
    siklning takrorlanishi 
     
    Masala yechildi.Chiqish 


    5.https://pdfs.semanticscholar.org/75b8/b573875a9f2b2d5a2a0dc0911a8c947528f1.p
    df 
    6. http://www-labs.iro.umontreal.ca/~lapalme/ReseauxSemantiques/Zock.pdf 

    Document Outline

    • 3-Mavzu. Bilimlarni ifodalash modellari (produksion, freym vasemantik modellar). Bilimlar interpretatori Reja:
    • So'nggi yillarda AI tadqiqotlarida mashinani o'rgatish usullari juda mashhur bo'ldi. Bunday birinchi usullardan biri genetik algoritmlar asosida o'rganish / rivojlanish jarayonlarini modellashtirishga yondashuvdir.
    • Genetik algoritmlar (GA) - bu stoxastik, evristik optimallashtirish usullari bo'lib, Jon Genri Xolland o'zining "Tabiiy va sun'iy tizimlarga moslashish" (1975) kitobida asos solgan. Ular Darvinning tabiiy tanlanish orqali evolyutsiya g'oyasiga asoslan...
    • GA "individuallar" to'plami - populyatsiya bilan ishlaydi, ularning har biri berilgan muammoning mumkin bo'lgan echimini ifodalaydi. Har bir shaxs muammoning tegishli yechimi qanchalik "yaxshi" ekanligiga qarab, uning "yaxshiligi" o'lchovi bilan bahol...
    • Shunday qilib, avloddan-avlodga yaxshi xususiyatlar butun avlodga tarqaladi. Eng munosib shaxslarni chatishtirish qidiruv maydonining eng istiqbolli yo'nalishlarini o'rganishga olib keladi. Oxir oqibat, aholi muammoni optimal hal qilish yo'lida birlas...
    • GA quyidagi tarkibiy qismlardan iborat:
    • 1) Xromosoma (Ko'rilayotgan masalaning yechimi. Genlardan iborat);
    • 2) Xromosomalarning dastlabki populyatsiyasi;
    • 3) oldingi populyatsiyadan yangi yechimlarni yaratish uchun operatorlar to'plami;
    • 4) Qarorlarning muvofiqligini baholashning ob'ektiv funktsiyasi.
    • GAni muammoga qo'llash uchun birinchi navbatda satr ko'rinishidagi yechimlarni kodlash usuli tanlanadi. Ruxsat etilgan uzunlikdagi (l-bit) ikkilik kodlash 2l mumkin bo'lgan ikkilik satrlardan har qandayining muammoning mumkin bo'lgan echimini bildiris...
    • Tanlash(Selektsiya)
    • Tanlash operatori (ko'paytirish, tanlash) xromosomalarni ularning yaroqlilik funktsiyasi qiymatlariga muvofiq tanlaydi. Tanlov operatorining kamida ikkita mashhur turi mavjud: rulet va turnir.
    • • Ruletka usuli (ruletka-g'ildirak tanlash) - n ruletka "ishga tushiradi" yordamida shaxslarni tanlaydi. Ruletkada aholining har bir a'zosi uchun bitta sektor mavjud. I-sektorning kattaligi formula bo'yicha hisoblangan ba'zi qiymatga mutanosibdir.
    • Ushbu tanlov bilan, jismoniy tayyorgarligi yuqori bo'lgan populyatsiya a'zolari, jismoniy tayyorgarligi past bo'lgan shaxslarga qaraganda tez-tez tanlanadi.
    • • Turnir tanlovi n nafar shaxsni tanlash uchun n ta turnirni amalga oshiradi. Har bir turnir aholining k elementi namunasi asosida quriladi va ular orasidan eng yaxshi shaxs tanlanadi. k = 2 bilan eng keng tarqalgan turnir tanlovi.
    • Chatishtirish
    • Krossover operatori populyatsiyadagi ikkita (ehtimol ko'proq) xromosomalar o'rtasida xromosoma qismlarini almashadi. Bir nuqtali yoki ko'p nuqtali bo'lishi mumkin. Bitta nuqta krossoveri quyidagicha ishlaydi. Birinchidan, l-1 tanaffus nuqtalaridan bir...

    Download 233.17 Kb.
    1   2   3   4   5




    Download 233.17 Kb.
    Pdf ko'rish

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    3-Mavzu. Bilimlarni ifodalash modellari (produksion, freym vasemantik modellar). Bilimlar interpretatori Reja

    Download 233.17 Kb.
    Pdf ko'rish