1. Trang chủ
  2. Công Nghệ Thông Tin

Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

177 639 7
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

123doc.vn

Ngày đăng: 22/08/2012, 09:00

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.
cho trong hình 1.2. Thoạt đầu, 30 lân cận được quan tâm, và lân cận - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

cho.

trong hình 1.2. Thoạt đầu, 30 lân cận được quan tâm, và lân cận 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.
Gray øe (g;,...g„) và ngược lại được trình bày trong hình 4.1; tham - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

ray.

øe (g;,...g„) và ngược lại được trình bày trong hình 4.1; tham Xem tại trang 41 của tài liệu.
Bảng 4.3. Kết quả trung bình là hàm của xác suất cập nhật nhiễm sắc thể - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Bảng 4.3..

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

i.

tốn thử nghiệm đầu tiên là mơ hình tuyến tính bình phương một chiều: 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.
Dưới đây hai thí dụ điển hình, từ mỗi nhĩm hàm mục tiêu sử dụng trong các thử nghiệm - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

i.

đây hai thí dụ điển hình, từ mỗi nhĩm hàm mục tiêu sử dụng trong các thử nghiệm Xem tại trang 83 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. - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Bảng 7.5..

So sánh giữa GAMS và GENETIC-2 Xem tại trang 88 của tài liệu.
(xem bảng 7.5). Nĩi chung, kết quả của chúng rất giống nhau nhưng lại cân chứ ý rằng, phương pháp ma trận được thiết kế theơ bài tốn - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

xem.

bảng 7.5). Nĩi chung, kết quả của chúng rất giống nhau nhưng lại cân chứ ý rằng, phương pháp ma trận được thiết kế theơ bài tốn 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.
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.
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.
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.
là, hình 8.6(a) cũng diễn tả các hành trình (2, 4, 3, 8, 6, 5, 7, 9, 1) - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

l.

à, hình 8.6(a) cũng diễn tả các hành trình (2, 4, 3, 8, 6, 5, 7, 9, 1) 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.
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.
gian được trình bày trong hình 8.13. 5|010]10|0/0/0j/1|0|0 - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

gian.

được trình bày trong hình 8.13. 5|010]10|0/0/0j/1|0|0 Xem tại trang 110 của tài liệu.
mML Chương 9: Các Bài Tốn Tối Ứu Tổ Hợp Khác - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

m.

ML Chương 9: Các Bài Tốn Tối Ứu Tổ Hợp Khác Xem tại trang 127 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 9.3. Lộ trình thực tếRhi rơ bơ di chuyển quá gần phía gĩc trái ~ đưới của vật thể ở - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Hình 9.3..

Lộ trình thực tếRhi rơ bơ di chuyển quá gần phía gĩc trái ~ đưới của vật thể ở 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.
Ta cĩ thể giản lược thuật giải mã hĩa Delta gốc (hình 1 đã cho - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

a.

cĩ thể giản lược thuật giải mã hĩa Delta gốc (hình 1 đã cho Xem tại trang 173 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Trích đoạn

F1 Chương 9: Các Bài Tốn Tối Úu Tổ Hợp Khác

mM Chương 9: Các Bài Tốn Tối Ưu Tế Hợp Khác

lịch (hoặc trong trường hợp này là bộ xây dựng tải), cĩ thể hồn

phát các mẫu, tùy theo các phần nguyên của giátrị cẩn cĩ của các

một thế hệ thơi (nghĩa là, thời gian sống của rỗi cá thể bị giới hạn

Phụ Lục 1: Các Chủ Đề Chọn Lọc

ra Phụ Lục 1: Các Chủ Đề Chọn Lọc

THUẬT GIẢI DI TRUYỀN ÁNH XẠ CO

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan