Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "algorytmy selekcji" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Wielokryterialny dobór parametrów operatora mutacji w algorytmie ewolucyjnym uczenia sieci neuronowej
    Multi benchmark choice of mutation parameters in evolutionary algorithm of neural network learning
    Autorzy:
    Płaczek, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/377966.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    algorytmy genetyczne
    algorytmy ewolucyjne
    sztuczne sieci neuronowe
    algorytmy uczenia sieci
    algorytmy selekcji, krzyżowania, mutacji
    Opis:
    Implementacja Algorytmów Ewolucyjnych (AE) do zadań uczenia Sztucznych Sieci Neuronowych (SSN) nie jest zadaniem łatwym. Zastosowanie algorytmów ewolucyjnych wyeliminowało ograniczenia algorytmów gradientowych lecz niestety napotykamy na szereg nowych problemów. W artykule analizuje się dwuwarstwową sieć neuronową , w której, w charakterze genotypu przyjmuje się dwa chromosomy połączone szeregowo. Tworzy się całą populację sieci neuronowych o indywidualnych własnościach chromosomów oblicza się wartości funkcji celu oraz realizuje się proces selekcji. W proponowanym rozwiązaniu eliminuje się algorytm krzyżowania i stosuje się tylko mutację. Operator mutacji, jego parametry mogą być identyczne dla dwóch chromosomów, różne i nieskorelowane lub różne i skorelowane. W artykule analizuje się różne charakterystyki algorytmu mutacji, zalety i wady.
    The optimization of the learning algorithm in neural networks is not a trivial task. Considering the non–linear characteristics of the activation functions , the entire task is multidimensional and non–linear with a multimodal target function. Implementing evolutionary computing in the multimodal optimization tasks gives the developer new and effective tools for seeking the global minimum. A developer has to find optimal and simple transformation between the realization of a phenotype and a genotype. In the article, a two–layer neural network is analyzed. Two serially connected chromosomes represent the genotype. In the first step the population is created. In the main algorithm loop, a parent selection mechanism is used together with the fitness function. To evaluate the quality of evolutionary computing process different measured characteristics are used. The final results are depicted using charts and tables.
    Źródło:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2017, 91; 175-186
    1897-0737
    Pojawia się w:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Teoria i metody algorytmu ewolucyjnego w uczeniu jednowarstwowej sieci neuronowej
    Implementation of the Evolutionary Algorithm Theory and Methods in the Learning Process of One-Layer ANN
    Autorzy:
    Płaczek, Stanisław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/509173.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Akademia Finansów i Biznesu Vistula
    Tematy:
    algorytmy genetyczne
    algorytmy ewolucyjne
    sztuczne sieci neuronowe
    algorytmy uczenia sieci
    algorytmy selekcji
    algorytmy krzyżowania
    algorytmy mutacji
    genetic algorithm
    evolutionary algorithm
    artificial neural network
    learning algorithm
    selection algorithm
    crossover algorithm
    mutation algorithm
    Opis:
    Rozwój teorii sztucznych sieci neuronowych, a także pojawienie się nowych, efektywnych narzędzi programistycznych (systemy wieloprocesorowe, programowanie wielowątkowe) umożliwia zastosowanie algorytmów genetycznych oraz ewolucyjnych do uczenia sztucznych sieci neuronowych (SSN). W literaturze dotyczącej zasad działania SSN podkreśla się ich atrakcyjne własności, takie jak: aproksymacja dowolnych nieliniowych odwzorowań, równolegle i rozproszone przetwarzanie, adaptacja i uczenie. Szczególnie równoległe i rozproszone przetwarzanie koresponduje ze strukturą algorytmu genetycznego i ewolucyjnego. Klasyczne algorytmy genetyczne operują na ciągach binarnych o stałej długości. Natomiast algorytmy ewolucyjne można interpretować jako uogólnienie algorytmów genetycznych. W algorytmach tych stosuje się zasady ewolucji i dziedziczenia oraz wykorzystuje się właściwą strukturę danych do reprezentacji chromosomów (liczby rzeczywiste, macierze, grafy). Definiuje się również inne operatory krzyżowania i mutacji. Tak więc struktura algorytmu ewolucyjnego jest prawie taka sama jak genetycznego. Różnice ukryte są na niższych poziomach przetwarzania – w strukturach danych. W artykule przedstawiono próbę implementacji algorytmu ewolucyjnego do uczenia jednowarstwowej sieci neuronowej. Sieć opisuje się w postaci macierzy połączeń między wektorami – wejściowym X oraz wyjściowym Y. Funkcja uczenia SSN zdefiniowana jest jako nieliniowa funkcja wag sieci oraz nieliniowej funkcji aktywacji minimalizującej błąd średniokwadratowy między wektorem wyjściowym Y a wektorem uczącym Z, dla całej paczki uczącej. Pojawienie się nieliniowości utrudnia zastosowanie algorytmu uczenia opartego na wstecznej propagacji błędu. Funkcja celu, oprócz minimum globalnego, może zawierać wiele minimów lokalnych, w których algorytm oparty na badaniu gradientu funkcji celu może się zatrzymać. Oczywiście stosuje się różne techniki i metody umożliwiające wyjście algorytmu z tego typu pułapek. Tym niemniej dla sprawdzenia poprawności otrzymanych wyników uruchamia się proces uczenia SSN dla różnych danych początkowych. W zaproponowanym algorytmie ewolucyjnym tworzy się zbiór osobników. Każdy z osobników przedstawia możliwe rozwiązanie zadania minimalizacji funkcji celu i jest reprezentowany przez macierzową strukturę danych. Każde rozwiązanie cząstkowe ocenia się na podstawie dopasowania funkcji celu, a następnie tworzy się nową populację (potomków) przez selekcję osobników o najlepszych dopasowaniach oraz dwa algorytmy krzyżowania i mutacji. W artykule omówiono zaproponowaną strukturę osobników, przyjęte algorytmy selekcji z ich wadami i zaletami oraz różne algorytmu krzyżowania i mutacji. Na wstępie zdefiniowano takie podstawowe pojęcia, jak gen, chromosom oraz najogólniejszą strukturę algorytmu ewolucyjnego. Artykuł ma charakter koncepcyjny.
    The article proposes implementation of a modified version of genetic algorithms in neural networks, what in literature is known as “evolutionary algorithm” or “evolutionary programming”. An evolutionary algorithm is a probabilistic algorithm that works in a set of weight variability of neurons and seeks the optimal value solution within a population of individuals, avoiding the local maximum. For chromosomes, the real value variables and matrix structure are proposed. In the article, this decision is widely elaborated and discussed. In the original versions of genetic algorithms, all variables’ values are transformed into binary versions. The chromosomes bit sequences could include thousands of positions. It does not simplify the crossover and mutation operations. Processes could be very time-consuming and the algorithm convergence could also be slow. For a single-layer neural network matrix data structure is used. A particular emphasis is put on mutation and crossover algorithms. What is also important in both genetic and evolutionary algorithms is the selection process. The primary population, known as the parent population, is employed to build a new set of individuals using the selection process. These individuals are known as the children population. The selection algorithm should converge on the two very important issues: population diversity and selective pressure. Selective pressure can manifest in the overrepresentation of the best individuals in the new population. The area, in which the optimal solution is sought, is reduced too fast. Premature convergence is not desirable due to the high probability of achieving the local maximum. Reducing the selective pressure may result in increasing the time it takes to search for the solution.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula; 2016, 49(4) Informatyka; 23-39
    2353-2688
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modified Fan Roulette Selection Method for Application in Evolutionary Algorithms
    Autorzy:
    Słowik, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/118454.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    artificial intelligence
    evolutionary algorithms
    selection methods
    sztuczna inteligencja
    algorytmy ewolucyjne
    metody selekcji
    Opis:
    In the paper modified version of fan roulette selection method named proportional fan roulette selection is presented. This modification depends on increase of survive probability of the best individual at the expense of worse individuals and often gives better results compared to other selections. Test functions chosen from literature are used for determination of quality of proposed method. Results obtained using proportional fan roulette selection are compared with results obtained using roulette selection, elitist selection, and fan roulette selection.
    W artykule przedstawiono proporcjonalną selekcję wachlarzową będącą zmodyfikowaną wersją selekcji wachlarzowej. Wprowadzona modyfikacja polega na zwiększeniu prawdopodobieństwa przeżycia najlepszego osobnika kosztem osobników gorszych, często dając lepsze rezultaty w porównaniu do innych metod selekcji. Do sprawdzenia jakości utworzonej metody zastosowano funkcje testowe wybrane z literatury. Wyniki uzyskane przy użyciu proporcjonalnej selekcji wachlarzowej porównano z wynikami uzyskanymi przy użyciu selekcji ruletkowej, elitarnej oraz wachlarzowej.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2016, 10; 5-17
    1897-7421
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Algorytm selekcji klonalnej w zastosowaniu do strojenia regulatorów rozmytych
    Clonal selection algorithm for tuning fuzzy controller
    Autorzy:
    Mrozek, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/275335.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    algorytmy immunologiczne
    algorytm selekcji klonalnej
    regulatory rozmyte
    immune algorithms
    algorithm of clonal selection
    fuzzy controller
    Opis:
    Algorytmy immunologiczne odwzorowują procesy adaptacji i zróżnicowane możliwości działania naturalnego systemu immunologicznego. Selekcja klonalna jest jednym z naturalnych procesów naturalnego systemu immunologicznego, które najczęściej są odwzorowywane w algorytmach. Algorytm selekcji klonalnej jest stosowany w zadaniach optymalizacji. Opisano implementację algorytmu selekcji klonalnej CLONAG w wersji dla rozwiązywania zadań optymalizacji. Przedstawiono wnioski z wykonanych testów symulacyjnych porównania algorytmu selekcji klonalnej i algorytmu genetycznego dostępnego bibliotece MATLAB-a Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox w zastosowaniu do doboru parametrów regulatora PID.
    In this paper, the application of the clonal selection has been used to solve optimization problems. A computational implementation of the algorithm of clonal selection, named CLONALG [1] is adapted to solve optimization tasks. This algorithm was employed to design PID fuzzy logic controller for chosen testing object, described by the transfer function. The genetic algorithm, implemented in Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox was used also for tuning the tree PID gains for fuzzy controller. The results of applications both algorithms used for tuning the designed fuzzy controller, based on defined quality index is compared.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2010, 14, 2; 579-587
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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