- Tytuł:
-
Analiza wpływu prawdopodobieństwa mutacji algorytmu genetycznego w problemie projektowania filtrów
Analysis of the influence of genetic algorithm mutation probability on design of filters - Autorzy:
- Rutczyńska-Wdowiak, K.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/156635.pdf
- Data publikacji:
- 2011
- Wydawca:
- Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
- Tematy:
-
algorytmy genetyczne
prawdopodobieństwo mutacji
projektowanie filtrów
genetic algorithms
probability of mutation
design of filters - Opis:
-
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. - Źródło:
-
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 1, 1; 19-21
0032-4140 - Pojawia się w:
- Pomiary Automatyka Kontrola
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł