Heuristické optimalizačné procesy

Slides:



Advertisements
Παρόμοιες παρουσιάσεις
Προγραμματισμός PASCAL Πληροφορική Γ' Λυκείου μέρος δ
Advertisements

Σχεδίαση Αλγορίθμων - Τμήμα Πληροφορικής ΑΠΘ - Εξάμηνο 4ο1 Ωμή Βία Είναι μία άμεση προσέγγιση που βασίζεται στην εκφώνηση του προβλήματος και τους ορισμούς.
Διαφάνειες παρουσίασης Πίνακες (συνέχεια) Αριθμητικοί υπολογισμοί Αναδρομή.
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟ Διδάσκοντες:Στάθης Ζάχος Νίκος Παπασπύρου
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟ Διδάσκοντες:Στάθης Ζάχος Νίκος Παπασπύρου
Θεωρία Γράφων Θεμελιώσεις-Αλγόριθμοι-Εφαρμογές TSP, Μέτρα κεντρικότητας, Dijkstra Data Engineering Lab.
ΠΡΩΤΟΒΑΘΜΙΑ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ «ΔΙΔΑΚΤΙΚΗ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΣΤΟ ΠΟΔΟΣΦΑΙΡΟ»
Σαββίνα - Μανώλης Έτος Μάθημα Πληροφορικής Τάξη Δ΄
1 Διαχείριση Έργων Πληροφορικής Διάλεξη 8 η Διαχείριση Κόστους.
Fyzika a chemie společně CZ/FMP/17B/0456 SOUBOR VÝUKOVÝCH MATERIÁLŮ FYZIKA + CHEMIE ZŠ A MŠ KAŠAVA ZŠ A MŠ CEROVÁ.
Λήψη σύνθετων αποφάσεων. Ακολουθιακά προβλήματα αποφάσεων Η χρησιμότητα του αποτελέσματος κάθε ενέργειας, που μπορεί να επιλέξει σε μια χρονική στιγμή.
LOGO Προγραμματισμός Η/Υ β’ εξάμηνο – εργαστήριο ΚΑΛΟΓΙΑΝΝΗΣ ΓΡΗΓΟΡΙΟΣ Ηλεκτρολόγος Μηχανικός και Μηχανικός Υπολογιστών Α.Π.Θ. Msc Τηλεπικοινωνίες Πολυτεχνική.
NÁZOV ČIASTKOVEJ ÚLOHY:
Διδακτική της Πληροφορικής
Διδάσκων: Δρ. Τσίντζα Παναγιώτα
ΤΕΧΝΙΚΕΣ Αντικειμενοστραφουσ προγραμματισμου
Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική
Θεωρία Γραφημάτων Ενότητα 9 Μετασχηματισμοί Υπολογιστικών Προβλημάτων
Εφαρμογές Υπολογιστών
Βελτιστοποίηση σε τρίλιζα Καταδίωξη/διαφυγή
Ενισχυτική διδασκαλία
Σχεσιακεσ βασεισ δεδομενων
SNOWBOARDING & SKIING michaela krafčíková 1.D
PRÍLOHA I Kategórie hovädzieho dobytka vo veku maximálne dvanástich mesiacov Pri porážke sa hovädzí dobytok vo veku maximálne dvanástich mesiacov zaradí.
Výpočet ozubených kolies
UHOL - úvod Vypracovala: S. Vidová.
1. kozmická rýchlosť tiež Kruhová rýchlosť.
PODOBNOSŤ TROJUHOLNÍKOV
Zákon sily Kód ITMS projektu:
Ľudmila Komorová,Katedra chémie, TU v Košiciach
Medzinárodná sústava jednotiek SI
Pravouhlý a všeobecný trojuholník
Mechanická práca Kód ITMS projektu:
Mechanická práca na naklonenej rovine
Sily pôsobiace na telesá v kvapalinách
LICHOBEŽNÍK 8. ročník.
Fyzika 6. ročník.
Fyzika-Optika Monika Budinská 1.G.
ΣΕΙΣΜΟΣ ΚΑΙ ΣΧΟΛΕΙΟ Για να αποφευχθούν ανθρώπινες απώλειες πρέπει προσεισμικά: Na εμπεδώσουμε την αντισεισμική συμπεριφορά Να γίνουν βίωμα κάποιοι βασικοί.
Κεφάλαιο 7 10/11/2018 Ξένιος Αντωνιάδης.
OHMOV ZÁKON, ELEKTRICKÝ ODPOR VODIČA
Elektronické voltmetre
TLAK V KVAPALINÁCH A PLYNOCH
Stredové premietanie 2. časť - metrické úlohy Margita Vajsáblová
ΤΕΧΝΙΚΕΣ Αντικειμενοστραφουσ προγραμματισμου
Formálne jazyky a prekladače
Zhodnosť trojuholníkov
Ing. Matej Čopík Košice 2013 školiteľ: doc. Ing. Ján Jadlovský, CSc.
Ročník: ôsmy Typ školy: základná škola Autorka: Mgr. Katarína Kurucová
Pravouhlý a všeobecný trojuholník
Gymnázium sv. Jána Bosca Bardejov
فصل7: منطق فازی و استدلال تقریبی
מעבר אור מתווך שקוף לתווך שקוף
Nikola Gumánová Ján Bajus
Pohyb hmotného bodu po kružnici
Prizmatický efekt šošoviek
SPOTREBA, ÚSPORY A INVESTÍCIE
Rovnoramenný trojuholník
Téma: Trenie Meno: František Karasz Trieda: 1.G.
ELEKTROMAGNETICKÁ INDUKCIA
Štatistická indukcia –
Prechod Venuše popred disk Slnka
VALEC Matematika Geometria Poledník Denis.
Atómové jadro.
Rovnice priamky a roviny v priestore
Katedra štatistiky FHI EU v Bratislave
Štatistika Mgr. Jozef Vozár 2007.
Odrušenie motorových vozidiel
τι σημαίνει να είσαι παντρεμένος
Max-Flow: Non-terminating example with irrational capatcities
Μεταγράφημα παρουσίασης:

Heuristické optimalizačné procesy Mravčie kolónie Marian.Mach@tuke.sk http://neuron.tuke.sk/~machm Marec, 2013 Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach Prírodný mravec Vlastnosti takmer slepý komunikácia chemickým spôsobom kladenie feromónovej stopy pohyb v neznámom prostredí náhodný pohyb pri natrafení na feromónovú stopu s vysokou pravdepodobnosťou sledovanie stopy kolektívne chovanie vytváranie priamej cesty medzi mraveniskom a zdrojom potravy Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

Hľadanie najkratšej cesty Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach Umelý mravec vlastnosti nie je úplne slepý (videnie obmedzené na najbližšie okolie) oneskorené kladenie feromónovej stopy pridanie pamäti pohyb rozhodnutie o smere pohybu ovplyvňované intenzitou feromónovej stopy existencia v diskrétnom okolí diskrétny čas diskrétny priestor Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach Mravčí svet umelý svet modelovaný neorientovaným váženým grafom ak dva vrcholy spojené hranou, tak mravec môže prejsť z jedného vrcholu do druhého hrana (i,j) – dvojito vážená vzdialenosť medzi vrcholmi (statická váha dij) feromónové pokrytie (dynamická váha ij) mravec vyskytuje sa iba vo vrcholoch grafu pravdepodobnostné generovanie cesty cieľ: vytvorenie najkratšej cesty Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach Výber smeru pohybu pamäť = zakázaný zoznam faktory výberu feromónová intenzita: ij(t) viditeľnosť: ηij = 1 / dij pravdepodobnosť výberu povolený prechod pij(t) = ( [ij(t)]α * [ηij]β ) / Σk ( [ik(t)]α * [ηik]β ) zakázaný prechod pij(t) = 0 i j Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

Feromónové hospodárstvo inicializácia uniformná distribúcia ij(0) = (0) update až všetky mravce prejdú celú cestu každá hrana: ij(t+1) = ρij(t) + Δij kde odparovanie: (1 – ρ) kumulatívny inkrement: Δij = Σk Δij(k) príspevok k-teho mravca: Δij(k) = Q / Lk Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach Štruktúra AS input: π output: r є S r = □, g( r ) = ∞ contributions() i = 1 update() repeat i = i + 1 initialize-ants() until i > max while( not memory-full() ) return r move-ants() update-memory() endwhile s = shortest-path() if( g( s ) < g( r ) ) then r = s endif Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

AS ako prehľadávací algoritmus konštrukčné lokálne prehľadávanie prehľadávanie je vykonávané v umelom svete (kde sa hľadá najkratšia cesta) TSP – algoritmus je priamo použiteľný iný problém - predefinovanie umelého sveta topológia sveta vlastnosti sveta (viditeľnosť) zmeny sveta (spôsob udržiavania feromónu) AS je populačnou verziou AICS Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

MAXSAT – topológia umelého sveta svet pozostáva z 2n miest každý možný literál je reprezentovaný možných prechodov je 2n(n-1) nie sú prechody medzi literálmi rovnakej premennej výber nasledujúceho mesta je dvojkrokový výber premennej (dvojice možných miest) náhodný výber doposiaľ neobsadenej premennej výber hodnoty heuristický výber (založený na intenzite feromónu a viditeľnosti) Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

MAXSAT – dynamika umelého sveta nositeľom charakteristík sú uzly a nie hrany viditeľnosť nie je definovaná staticky ηij = 1 / (1 + g(s+<i=j>) – g(s)) výber hodnoty výber iba z dvoch možných prechodov pij(t) = ( [ij(t)]α * [ηij]β ) / Σk=1,2 ( [ik(t)]α * [ηik]β ) update feromónu ij(t+1) = ρ * (ij(t) + Q/g(s)) Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach