1. Trang chủ
  2. Công Nghệ Thông Tin

Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

177 500 2
Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Ngày đăng: 14/11/2012, 13:46

Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình ảnh liên quan

Bảng 1.1. Kết quả của 150 thế hệ - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Bảng 1.1..

Kết quả của 150 thế hệ Xem tại trang 13 của tài liệu.
Hình 1.2. Thuật giải leo đổi đơn giản (lặp) - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 1.2..

Thuật giải leo đổi đơn giản (lặp) Xem tại trang 17 của tài liệu.
Hình 1.3. Thuật giải mơ phỏng luyện thép. - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 1.3..

Thuật giải mơ phỏng luyện thép Xem tại trang 18 của tài liệu.
Hình 2.1. Đề thị hằm ƒ G,s;) = 31.5 + zi< sin (4) +xzx sìn(20 xa) #z= 4.1+ đecimai(111110010100010;) x c= =41+ i06 Giả sử ta cần tính chính xác đến 4 số lẻ đối với mỗi biến - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 2.1..

Đề thị hằm ƒ G,s;) = 31.5 + zi< sin (4) +xzx sìn(20 xa) #z= 4.1+ đecimai(111110010100010;) x c= =41+ i06 Giả sử ta cần tính chính xác đến 4 số lẻ đối với mỗi biến Xem tại trang 23 của tài liệu.
Hình 4.1. Các thủ tục chuyển từ nhị phân sang mã Gray và từ mã Gray về dạng nhị phân - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 4.1..

Các thủ tục chuyển từ nhị phân sang mã Gray và từ mã Gray về dạng nhị phân Xem tại trang 41 của tài liệu.
Bảng 4.3. Kết quả trung bình là hàm của xác suất cập nhật - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Bảng 4.3..

Kết quả trung bình là hàm của xác suất cập nhật Xem tại trang 44 của tài liệu.
Bài tốn thử nghiệm đầu tiên là mơ hình tuyến tính bình - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

i.

tốn thử nghiệm đầu tiên là mơ hình tuyến tính bình Xem tại trang 48 của tài liệu.
Bảng 5.7. So sánh các lời giải của bài tốn xe kéo. - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Bảng 5.7..

So sánh các lời giải của bài tốn xe kéo Xem tại trang 54 của tài liệu.
Hình 7.4. Mơ tả bài tốn thí dụ. - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 7.4..

Mơ tả bài tốn thí dụ Xem tại trang 85 của tài liệu.
Hình 7.6. Mơ tả bài tốn thí dụ.36 40 21 0 19 20 48 35 28 18 42 47 19 9 - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 7.6..

Mơ tả bài tốn thí dụ.36 40 21 0 19 20 48 35 28 18 42 47 19 9 Xem tại trang 88 của tài liệu.
Bảng 7.5. So sánh giữa GAMS và GENETIC-2. Số nguồn: 10 - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Bảng 7.5..

So sánh giữa GAMS và GENETIC-2. Số nguồn: 10 Xem tại trang 88 của tài liệu.
Bảng 7.5. GENETIC-2 đối với GENOCOP ; các kết quả của bài tốn ?x7 với các hàm chỉ phí vận tải A-F và ma trận chỉ phí đã cho trong - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Bảng 7.5..

GENETIC-2 đối với GENOCOP ; các kết quả của bài tốn ?x7 với các hàm chỉ phí vận tải A-F và ma trận chỉ phí đã cho trong Xem tại trang 89 của tài liệu.
được biểu diễn theo dạng ma trận trong hình 8.1 - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

c.

biểu diễn theo dạng ma trận trong hình 8.1 Xem tại trang 102 của tài liệu.
1 Hình 8.3. Giai đoạn thứ nhất của tốn tử giao. - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

1.

Hình 8.3. Giai đoạn thứ nhất của tốn tử giao Xem tại trang 103 của tài liệu.
Hình 8.2.a. Hai cha-me gø|0|0|0/100|0|0/0|1 - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 8.2.a..

Hai cha-me gø|0|0|0/100|0|0/0|1 Xem tại trang 103 của tài liệu.
11, 2, 3, 4| và l5, 6, 7, 8, 9] tạo ra ma trận như trong hình 8.5, được - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

11.

2, 3, 4| và l5, 6, 7, 8, 9] tạo ra ma trận như trong hình 8.5, được Xem tại trang 104 của tài liệu.
Hình 8.6.a. Các nhiễm sắc thể ma trận nhị phân 208 - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 8.6.a..

Các nhiễm sắc thể ma trận nhị phân 208 Xem tại trang 105 của tài liệu.
Hình 8.7. Các hành trình con riêng biệt và hành trình chung cuộc - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 8.7..

Các hành trình con riêng biệt và hành trình chung cuộc Xem tại trang 106 của tài liệu.
Hình 8.7(a) miêu tả các hành trình con là kết quả của một. lần - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 8.7.

(a) miêu tả các hành trình con là kết quả của một. lần Xem tại trang 106 của tài liệu.
và nhiễm sắc thể cha-me thứ hai (Hình 8.9(b) biểu diễn một hành trình: - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

v.

à nhiễm sắc thể cha-me thứ hai (Hình 8.9(b) biểu diễn một hành trình: Xem tại trang 107 của tài liệu.
4|0|0|0|0|010|010|1 Hình 8.11. Các cha-me thứ hai : 5|010|010|0|1|01010 - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

4.

|0|0|0|0|010|010|1 Hình 8.11. Các cha-me thứ hai : 5|010|010|0|1|01010 Xem tại trang 108 của tài liệu.
thắng gồm các điểm thất nút khả thi hoặc các nút. Hình 9.2 trình - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

th.

ắng gồm các điểm thất nút khả thi hoặc các nút. Hình 9.2 trình Xem tại trang 127 của tài liệu.
*Hình 9.1. Mã giả thuật giải tiến hĩa. 252 - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 9.1..

Mã giả thuật giải tiến hĩa. 252 Xem tại trang 127 của tài liệu.
Hình 9.3. Lộ trình thực tế - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 9.3..

Lộ trình thực tế Xem tại trang 128 của tài liệu.
hệ hiện hành của tiến trình tiên hĩa). Tốn tử được mơ hình hĩa - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

h.

ệ hiện hành của tiến trình tiên hĩa). Tốn tử được mơ hình hĩa Xem tại trang 130 của tài liệu.
Hình 9.5. Kết quả của EN trên hai mơi trường. - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 9.5..

Kết quả của EN trên hai mơi trường Xem tại trang 131 của tài liệu.
Hình P.4. PopSize(U và thích nghỉ trung bình của quần thể đối với - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

nh.

P.4. PopSize(U và thích nghỉ trung bình của quần thể đối với Xem tại trang 151 của tài liệu.
Hình P.7. So sánh SGA và GAVaP§S:kích thước quản thể lúc khởi tạo - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

nh.

P.7. So sánh SGA và GAVaP§S:kích thước quản thể lúc khởi tạo Xem tại trang 152 của tài liệu.
Bảng P.2. Kết quả các thử nghiệm; dấu sao cĩ nghĩa là khơng tìm được lời giải hợp lệ thơa ràng buộc thời gian được cho - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

ng.

P.2. Kết quả các thử nghiệm; dấu sao cĩ nghĩa là khơng tìm được lời giải hợp lệ thơa ràng buộc thời gian được cho Xem tại trang 159 của tài liệu.
Hình P.1. Một thuật giải mã hĩa Delta (đã giản lược). - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

nh.

P.1. Một thuật giải mã hĩa Delta (đã giản lược) Xem tại trang 173 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Trích đoạn

Khác biệt kế tiếp giữa ES-và GA là các tham số sinh sản của

Những điểu vừa nĩi trên đây bao hàm rằng ES và GA hồn

Phụ Lục 2: Chiến Lược Tiến Hĩa Và Các Phương Pháp Khác tham số được xét là kích thước quân thế, tỉ lệ lai tạo tỉ lệ đột biến,

Phú Lục 2: Chiến Lược Tiến Hĩa Và Các Phương Pháp Khác

biến đổi lời giải tốt nhất (cấp xì:

phân loại (phân loại bước P()) quân thể các lời giải Đ Ä„„ sục

SÁCH ĐÃ XUẤT BẢN

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan