Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "koewolucja" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Optymalizacja nieciągłych funkcji wielomodalnych z wykorzystaniem kooperacyjnego algorytmu koewolucyjnego
Optimization of discontinuous and multimodal functions using cooperative coevolutionry algorithm
Autorzy:
Kuczkowski, Ł.
Śmierzchalski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267276.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
algorytmy ewolucyjne
koewolucja
optymalizacja
evolutionary algorithms
coevolution
optimization
Opis:
W artykule przedstawiono algorytmy koewolucyjne, heurystyczną metodę rozwiązywania złożonych obliczeniowo problemów opartą na zasadzie korelacji oraz darwinowskiej teorii ewolucji. Opisano zalety algorytmu, możliwe zastosowania, sposób działania oraz niektóre z dotychczasowych implementacji. Następnie wybrano trzy wielomodalne lub nieciągłe funkcje testowe: Rosenbrocka, Styblinskiego-Tanga oraz Schaffer’a. Dokonano dekompozycji problemu wyznaczenia minimum globalnego funkcji i przeprowadzono optymalizację wykorzystując kooperacyjny algorytm koewolucyjny. Uzyskane wyniki pozwoliły na ocenę jakości działania algorytmu. Przeprowadzone testy i ich rezultaty są wstępem do szerszych badań nad algorytmami koewolucyjnymi.
In this paper a brief study of coevolutionary algorithm is presented. The coevolutionary algorithm (CA) is an evolutionary algorithm (or collection of evolutionary algorithms) in which the fitness of an individual depends on the relationship between that individual and other individuals. CA can be divided into two fundamental sub-types. In cooperative algorithms, individuals are rewarded when they work well with other individuals and punished when they perform poorly. In competitive algorithms, however, individuals are rewarded at the expense of those with which they interact. The principle of operation of CA is quite similar to traditional evolutionary algorithm. The main deference lies in a fact that CA operate on multi-populations and evaluate individual based on its collaboration with individuals (collaborators) from other populations. Applying CA requires decomposition of the problem into components and assigning each component to a population. This article presents an optimization of discontinuous and multimodal functions using cooperative coevolutionry algorithm. The modified testing functions: Rosenbrocka, Styblinskiego-Tanga and Schaffer’a are decomposed and minimize using coevolutionary algorithm. Obtained results allow to evaluate the quality of the algorithm and will be used for further research on the topic.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 47; 103-106
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ parametrów startowych na tempo zbieżności koewolucyjnego algorytmu genetycznego
Impact of the starting parameters on the convergence of results for a coevolutionary genetic algorithm
Autorzy:
Kameduła, Michał
Gajda, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/588424.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Algorytmy genetyczne
Koewolucja
Zbieżność rozwiązań
Co-evolution,
Convergence
Genetic algorithms
Opis:
W pracy tej zaprezentowano procedurę pozwalającą zbadać wpływ parametrów startowych na tempo zbieżności algorytmu genetycznego. Jej zaletą jest fakt, że bierze ona pod uwagę nie tylko samą szybkość znalezienia rozwiązań bliskich optymalnym, ale również stabilność wyników. Przedstawioną metodę wykorzystano następnie do wyboru najlepszej wartości parametrów pewnego koewolucyjnego algorytmu analizy portfelowej. Wykazano przy tym, że dla zadania dwukryterialnego daje on lepsze wyniki, niż niezależne przebiegi zwykłego algorytmu genetycznego przetwarzającego jedną populację na raz. Jednocześnie jednak wymiana informacji pomiędzy niszami podlegającymi koewolucji powinna zostać przerwana, gdy znajdziemy już zestaw rozwiązań bliskich optymalnym. Wykazano też znaczny wpływ parametrów mutacji na zbieżność algorytmu.
In this work we propose a procedure for testing the impact of starting parameters on the convergence of a genetic algorithm. Although the described solution is quite time consuming it takes into consideration both number of iterations required and stability of obtained results. We then proceed to infer optimal values of such parameters for a certain co-evolutionary portfolio analysis algorithm. We prove, that such an implementation is superior to simple genetic algorithms operating on a single population when dealing with multi-objective fitness functions. However, the exchange of information between different niches should not be enabled for too long. We also point out the big impact that often disregarded mutation procedure can have on the convergence to suboptimal solutions. Interestingly, both too high and too low probability of mutation can have a noticible negative impact on the performance of a given algorithm.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2015, 235; 100-112
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Niektóre osobliwości ewolucji endopasożytów
Some peculiarities of the endoparasites evolution
Autorzy:
Michajlow, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/839481.pdf
Data publikacji:
1991
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Parazytologiczne
Tematy:
parazytologia
pasozyty
pasozyty wewnetrzne
interakcje pasozyt-zywiciel
filogeneza
ewolucja
koewolucja
osobliwosci
Opis:
Evolution of parasite - host systems should be treated as a specific kind of co-evolution. Although its course is in accordance with the general rules of organic world evolution, it has some peculiarities. One of them is retardation or acceleration of endoparasites' phylogenesis, as compared with the hosts' one. The second one is different speed of phylogenetic changes of endoparasites belonging to the same systematic group. These changes can be significantly limited, as well. Phylogenetic changes of euglenids - intestine parasites of Copepoda - are considerably limited, even in comparison with the scale of changes of such species which begin their parasitic life by infecting Copepoda eggs.
Źródło:
Annals of Parasitology; 1991, 37, 3
0043-5163
Pojawia się w:
Annals of Parasitology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Niektóre osobliwości ewolucji endopasożytów
Some peculiarities of the endoparasites evolution
Autorzy:
Michajlow, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2152387.pdf
Data publikacji:
1991
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Parazytologiczne
Tematy:
parazytologia
pasozyty
pasozyty wewnetrzne
interakcje pasozyt-zywiciel
filogeneza
ewolucja
koewolucja
osobliwosci
Opis:
Evolution of parasite - host systems should be treated as a specific kind of co-evolution. Although its course is in accordance with the general rules of organic world evolution, it has some peculiarities. One of them is retardation or acceleration of endoparasites' phylogenesis, as compared with the hosts' one. The second one is different speed of phylogenetic changes of endoparasites belonging to the same systematic group. These changes can be significantly limited, as well. Phylogenetic changes of euglenids - intestine parasites of Copepoda - are considerably limited, even in comparison with the scale of changes of such species which begin their parasitic life by infecting Copepoda eggs.
Źródło:
Wiadomości Parazytologiczne; 1991, 37, 3; 317-320
0043-5163
Pojawia się w:
Wiadomości Parazytologiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evolving small-board Go players using coevolutionary temporal difference learning with archives
Autorzy:
Krawiec, K.
Jaśkowski, W.
Szubert, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/930138.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
koewolucja
różnica czasowa
gra
temporal difference learning
coevolution
small board Go
exploration vs. exploitation
games
Opis:
We apply Coevolutionary Temporal Difference Learning (CTDL) to learn small-board Go strategies represented as weighted piece counters. CTDL is a randomized learning technique which interweaves two search processes that operate in the intra-game and inter-game mode. Intra-game learning is driven by gradient-descent Temporal Difference Learning (TDL), a reinforcement learning method that updates the board evaluation function according to differences observed between its values for consecutively visited game states. For the inter-game learning component, we provide a coevolutionary algorithm that maintains a sample of strategies and uses the outcomes of games played between them to iteratively modify the probability distribution, according to which new strategies are generated and added to the sample. We analyze CTDL's sensitivity to all important parameters, including the trace decay constant that controls the lookahead horizon of TDL, and the relative intensity of intra-game and inter-game learning. We also investigate how the presence of memory (an archive) affects the search performance, and find out that the archived approach is superior to other techniques considered here and produces strategies that outperform a handcrafted weighted piece counter strategy and simple liberty-based heuristics. This encouraging result can be potentially generalized not only to other strategy representations used for small-board Go, but also to various games and a broader class of problems, because CTDL is generic and does not rely on any problem-specific knowledge.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2011, 21, 4; 717-731
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies