Навигация
Представление объектов. Кодирование признаков
43393
знака
24
таблицы
4
изображения
1.2. Представление объектов. Кодирование признаков
Из биологии мы знаем, что любой организм может быть представлен своим фенотипом, который фактически определяет, чем является объект в реальном мире, и генотипом, который содержит всю информацию об объекте на уровне хромосомного набора. При этом каждый ген, то есть элемент информации генотипа, имеет свое отражение в фенотипе [9]. Таким образом, для решения задач нам необходимо представить каждый признак объекта в форме, подходящей для использования в генетическом алгоритме. Все дальнейшее функционирование механизмов генетического алгоритма производится на уровне генотипа, позволяя обойтись без информации о внутренней структуре объекта, что и обуславливает его широкое применение в самых разных задачах.
В наиболее часто встречающейся разновидности генетического алгоритма для представления генотипа объекта применяются битовые строки. При этом каждому атрибуту объекта в фенотипе соответствует один ген в генотипе объекта. Ген представляет собой битовую строку, чаще всего фиксированной длины, которая представляет собой значение этого признака.
Для кодирования таких признаков можно использовать самый простой вариант – битовое значение этого признака. Тогда нам будет весьма просто использовать ген определенной длины, достаточной для представления всех возможных значений такого признака. Таким кодом является код Грея, который целесообразно использовать в реализации генетического алгоритма [9]. Значения кодов Грея рассмотрены в таблице ниже:
| Двоичное кодирование | Кодирование по коду Грея | ||||
| десятичное | двоичное | шестнадца- теричное | десятичное | двоичное | шестнадца- теричное |
| 0 | 000 | 0h | 0 | 0000 | 0h |
| 1 | 0001 | 1h | 1 | 0001 | 1h |
| 2 | 0010 | 2h | 3 | 0011 | 3h |
| 3 | 0011 | 3h | 2 | 0010 | 2h |
| 4 | 0100 | 4h | 6 | 0110 | 6h |
| 5 | 0101 | 5h | 7 | 0111 | 7h |
| 6 | 0110 | 6h | 5 | 0101 | 5h |
| 7 | 0111 | 7h | 4 | 0100 | 4h |
| 8 | 1000 | 8h | 12 | 1100 | Ch |
| 9 | 1001 | 9h | 13 | 1101 | Dh |
| 10 | 1010 | Ah | 15 | 1111 | Fh |
| 11 | 1011 | Bh | 14 | 1110 | Eh |
| 12 | 1100 | Ch | 10 | 1010 | Ah |
| 13 | 1101 | Dh | 11 | 1011 | Bh |
| 14 | 1110 | Eh | 9 | 1001 | 9h |
| 15 | 1111 | Fh | 8 | 1000 | 8h |
Таким образом, для того, чтобы определить фенотип объекта (то есть значения признаков, описывающих объект) нам необходимо только знать значения генов, соответствующим этим признакам, то есть генотип объекта. При этом совокупность генов, описывающих генотип объекта, представляет собой хромосому. В некоторых реализациях ее также называют особью. Таким образом, в реализации генетического алгоритма хромосома представляет собой битовую строку фиксированной длины. При этом каждому участку строки соответствует ген. Длина генов внутри хромосомы может быть одинаковой или различной. Чаще всего применяют гены одинаковой длины [10]. Рассмотрим пример хромосомы и интерпретации ее значения. Допустим, что у объекта имеется 5 признаков, каждый закодирован геном длинной в 4 элемента. Тогда длина хромосомы будет 5*4=20 бит
| 0010 | 1010 | 1001 | 0100 | 1101 |
теперь мы можем определить значения признаков
| Признак | Значение гена | Двоичное значение признака | Десятичное значение признака |
| |||
| Признак 1 | 0010 | 0011 | 3 |
| |||
| Признак 2 | 1010 | 1100 | 12 | ||||
| Признак 3 | 1001 | 1110 | 14 |
| |||
| Признак 4 | 0100 | 0111 | 7 |
| |||
| Признак 5 | 1101 | 1001 | 9 |
| |||
Похожие работы
... число эпох функционирования алгоритма, или определение его сходимости, обычно путем сравнивания приспособленности популяции на нескольких эпохах и остановки при стабилизации этого параметра. 3. Непрерывные генетические алгоритмы. Фиксированная длина хромосомы и кодирование строк двоичным алфавитом преобладали в теории генетических алгоритмов с момента начала ее развития, когда были получены ...
... в популяциях, которые являются существенными для развития. Точный ответ на вопрос: какие биологические процессы существенны для развития, и какие нет? - все еще открыт для исследователей. Реализация генетических алгоритмов В природе особи в популяции конкурируют друг с другом за различные ресурсы, такие, например, как пища или вода. Кроме того, члены популяции одного вида часто конкурируют ...
... N строк. Для популяции вводится понятие средней ценности популяции Fср (G(t)): Аналогично для подпопуляции GH(t), удовлетворяющей схеме H, вводится понятие средней ценности подпопуляции Fср (GH(t)):. Генетический алгоритм осуществляет переход от популяции G(t) к популяции G(t+1) таким образом, чтобы средняя ценность составляющих её строк увеличивалась, причём количество новых строк в популяции ...
... решения Скрещивание, рекомбинация, кроссинговер Оператор рекомбинации мутация Оператор модификации При разработке генетических алгоритмов преследуется две главные цели: · Абстрактное и формальное объяснение процессов адаптации в естественных системах; · Проектирование искусственных программных систем, воспроизводящих механизмы функционирования естественных систем. Основные отличия ГА от ...
0 комментариев