1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

177 501 2
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

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

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Nội dung

Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa

Ngày đăng: 14/11/2012, 13:46

Xem thêm

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 (Trang 13)
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) (Trang 17)
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 (Trang 18)
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 (Trang 23)
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 (Trang 41)
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 (Trang 44)
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 (Trang 48)
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 (Trang 54)
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 (Trang 85)
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 (Trang 88)
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 (Trang 88)
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 (Trang 89)
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 (Trang 102)
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 (Trang 103)
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 (Trang 103)
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 (Trang 104)
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 (Trang 105)
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 (Trang 106)
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 (Trang 106)
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: (Trang 107)
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 (Trang 108)
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 (Trang 127)
*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 (Trang 127)
Hình 9.3. Lộ trình thực tế - Trí tuệ nhân tạo lập trình tiến hóa
Hình 9.3. Lộ trình thực tế (Trang 128)
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 (Trang 130)
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 (Trang 131)
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 (Trang 151)
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 (Trang 152)
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 (Trang 159)
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) (Trang 173)

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

w