Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634840)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Естественные и технические науки  / №2 2013

ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ С ИСКУССТВЕННЫМ ОТБОРОМ (100,00 руб.)

0   0
Первый авторАгзамходжаева
Страниц5
ID497950
АннотацияПредлагается задача создания модели нечеткого логического вывода. Для решения задачи используется генетический алгоритм с искусственным отбором
Агзамходжаева, М.Р. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ С ИСКУССТВЕННЫМ ОТБОРОМ / М.Р. Агзамходжаева // Естественные и технические науки .— 2013 .— №2 .— С. 279-283 .— URL: https://rucont.ru/efd/497950 (дата обращения: 26.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Естественные и технические науки, № 2, 2013 Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей Агзамходжаева М.Р., соискатель Ташкентского университета информационных технологий (Республика Узбекистан) ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ С ИСКУССТВЕННЫМ ОТБОРОМ Предлагается задача создания модели нечеткого логического вывода. <...> Для решения задачи используется генетический алгоритм с искусственным отбором. <...> Ключевые слова: нечеткий логический вывод, модель, генетический алгоритм с искусственным отбором. <...> MODELING OF A FUZZY INFERENCE BASED ON THE USE OF GENETIC ALGORITHM WITH ARTIFICIAL SELECTION In the work are presented a model based on fuzzy inference rules. <...> В процессе построения модели нужно найти такие значения коэффициентов правил (), 1, при, которых достигается минимум следующего выражения: M   ,min f  yy r1 где f yr – результат нечетких правил вывода с параметром В в r-й строке выборки r X . <...> На основе предлагаемого алгоритма лежит синтез обычного эволюционного генетического подхода с идеями адаптационной оптимизации [3] и, прежде всего, последовательного комплекс-метода отыскания экстремума функций многих переменных [3]. <...> При этом в каждый момент времени текущая популяция отождествляется с популяциейкомплексом точек в пространстве поиска, а кроме традиционных генетических операторов мутации, скрещивания и селекции дополнительно вводятся операторы комплекса-поиска такие, как выбор, отражение, растяжение и сжатие. <...> При этом в отличие от традиционного комплекс-метода предлагается отражать не одну наихудшую вершину комплекса, а целое множество наихудших особей популяции. <...> С начало выполняется операции селекции, затем скрещивания x и мутация. <...> От этого получается новая популяция хромосом  1i ции во всех хромосом и находится средняя годность популяции  Eсред    i1 N E x k i 1 Затем хромосомы с годностью меньше средней по всей популяции заменяется <...>