Разное

Рулетка выбор: Бросьте кубик 🎲

Содержание

Выбор строительной рулетки

Строительная рулетка один из тех инструментов, с которым знаком каждый, и без которого практически не обходится ни один строительный процесс или работа.

Внешне строительная рулетка представляет собой гибкую металлическую ленту с нанесенными на нее отметками шкалы для измерения, заключенную в корпус. В нашей стране это метрическая система: с миллиметрами, сантиметрами и метрами, а в других странах это могут быть дюймы.

Если вы зайдете в современный строительный магазин, то на стенде со строительными рулетками вы наверняка увидите десяток различных моделей строительных рулеток начиная от небольших и заканчивая инструментами для измерения больших расстояний на строительной площадке обладающими не только большим размером, но и весом.

Также наверняка вы увидите и несколько других измерительных инструментов, похожих на рулетки,

но отличающихся внешним видом.

Для того чтобы помочь нашим читателям сориентироваться в этом разнообразии мы и решили написать данную статью.

Для тех, кто в первый раз сталкивается со строительными рулетками и хочет узнать об их разнообразии побольше мы рекомендуем прочитать отдельную статью, посвященную данному вопросу: Строительная рулетка, а теперь вернемся к непосредственной теме статьи.

Для выбора вида строительной рулетки необходимо знать несколько моментов, которые мы и обсудим.

1. Цель использования рулетки, а точнее что вы планируете измерять данным инструментом:

Цель использования влияет на размер рулетки, которую вам необходимо покупать. Если вы не строитель, а вам необходимо просто удобная линейка под рукой для применения по измерению небольших (до 2 метров) расстояний, стоит задуматься о покупке небольшой, точнее самой маленькой рулетке с размером ленты 3 метра, или даже сувенирной модели с лентой 2 метра.

Эти рулетки вполне подойдут для измерения в быту предметов, небольших строительных работ, при покупке каких либо предметом, которые вы подбираете по размеру.

Минусом данной рулетки является небольшая ширина измерительной ленты. Это достаточно неудобно для постоянного измерения, что впрочем компенсируется небольшим размером корпуса, что позволяет уместить рулетку в кармане, барсетке или сумочке.

Для постоянных строительных работ лучше всего покупать строительную рулетку длиной 5 метров. Данная длина вполне подойдет для большинства отделочников, в процессе ремонта квартиры или дома и т.д. У подобных рулеток достаточная ширина ленты, чтобы она не скручивалась при малейшем изгибе.

5 метров прекрасно подходит для измерения основной части строительных материалов, которые используются при ремонте квартир, да и комнат, размер которых превышает 5 метров не очень много. В то же время рулетка обладает достаточно компактным размером и не занимает много места среди других инструментов.

Если же вам необходим данный инструмент при строительстве дома или более масштабном строительстве, вам понадобится рулетка длиной 7,5 или 10 метров, либо измерительная лента. Второй инструмент это все та – же рулетка, только без внешнего корпуса. Но это позволяет устанавливать в них  мерную ленту длиной 20 – 30 метров и более. Что в промышленном строительстве вполне достаточно в большинстве случаев. Да и при замерах на приусадебном участке будет очень кстати.

Минусом использования мерной ленты является то, что наиболее удобно ее пользоваться вдвоем. Одному ее растягивать не очень удобно и в строительных работах она редко будет востребована.

2. Цена и бренд строительной рулетки:

Данные моменты на наш взгляд не очень важны при выборе данного инструмента. На личной практике скажу, что пользовался строительными рулетками различных фирм и размеров и насколько долго прослужит рулетка можно судить о том, как относится к ней хозяин, а не от фирмы изготовителя.

3. Удобство использования:

Данный момент достаточно важен, особенно когда в ходе работы вы работаете со строительной рулеткой постоянно. Здесь важен размер рулетки, чем она меньше, тем удобнее ей пользоваться. На ней желательно наличие специальной металлической защелки – прищепки, с помощью которой ее можно закрепить например на кармане комбинезона, хотя на практике ее просто кладут на пол или в карман.

Также очень важен механизм фиксации измерительной ленты. Она может быть двух видов. А) лента фиксируется ползунком после того, как выдвинута на необходимое расстояние Б) лента зафиксирована постоянно, и ее можно выдвигать после нажатия на кнопку. Если вы отпустите кнопку лента опять зафиксируется.

Второй вариант намного более удобен в работе, так как все операции можно выполнять одной рукой без каких либо усилий.

4. Прочность рулетки:

Не секрет что в ходе строительных работ инструмент роняется, он падает иногда с большой высоты и здесь прочность достаточно важна. Наиболее прочные рулетки производятся в прорезиненном корпусе. Самые дешевые модели в корпусе из хрупкого пластика. Мы рекомендуем выбирать рулетку попрочнее, так как от падения она не застрахована даже у самого бережного хозяина.

На основании перечисленных советов можно сделать следующий вывод: покупайте для домашних работ прорезиненную рулетку средней ценовой категории длиной 3 или 5 метров. Если же вы занимаетесь строительными и ремонтными работами достаточно часто, то лучше всего купить 3 рулетки: 3 метровую для небольших работ и измерений, основную длиной 5 метров, ну и 7,5 или 10 метровую на случай если в процессе строительства вам необходимо измерять большие расстояния больше чем 5 метров (комнаты, брус, доски, стены и т.д..).

Применение арбитражными судами алгоритма генератора случайных чисел (рулетки) при выборе кандидатуры арбитражного управляющего

В судебной практике не часто, но встречается, когда арбитражные суды при выборе арбитражного управляющего для ведения процедуры банкротства должника, руководствуясь пунктом 5 статьи 37 Федерального закона «О несостоятельности (банкротстве)», запускают так называемую «рулетку» (алгоритм генератора случайных чисел), исходя из общего количества действующих саморегулируемых организаций арбитражных управляющих, сведения о которых содержатся на официальном сайте Росреестра в сети Интернет.

Механизм применения алгоритма генератора случайных чисел стал применятся судами по аналогии (пункт 1 статьи 6 Гражданского кодекса Российской Федерации) в ситуации, когда кандидатура управляющего и саморегулируемая организация управляющих предложены заявителем по делу о банкротстве, аффилированным по отношению к должнику или имеющим возможность иным образом определять его действия. Это правило было узаконено разъяснением Президиума Верховного Суда Российской Федерации, сделанного в пункте 20 «Обзора судебной практики Верховного Суда Российской Федерации № 4 (2019)».

По общему же правилу, установленному статьей 42 Федерального закона «О несостоятельности (банкротстве)», в определении о принятии заявления о признании должника банкротом арбитражный суд указывает кандидатуру арбитражного управляющего и (или) саморегулируемую организацию, из числа членов которой арбитражный суд утверждает арбитражного управляющего.  Выбор кандидатуры арбитражного управляющего предлагается либо заявителем, либо саморегулируемой организацией арбитражных управляющих, указанной в заявлении. 

В большинстве случаев суд утверждает арбитражного управляющего без проверок его на аффилированность с должником, однако в случае наличия сомнений, суд запускает «рулетку», обосновывая это следующим.

Как разъяснено в пункте 56 Постановления Пленума Высшего Арбитражного Суда Российской Федерации от 22.06.2012 № 35 «О некоторых процессуальных вопросах, связанных с рассмотрением дел о банкротстве», при осуществлении предусмотренных Законом о банкротстве функций по утверждению и отстранению арбитражных управляющих суд должен исходить из таких общих задач судопроизводства в арбитражных судах, как защита нарушенных прав и законных интересов участников судебного разбирательства и предупреждение правонарушений в сфере предпринимательской и иной экономической деятельности (статья 5 Федерального конституционного закона от 28.04.1995 № 1-ФКЗ «Об арбитражных судах в Российской Федерации», статья 2 Арбитражного процессуального кодекса Российской Федерации).

Контролирующее должника лицо и аффилированные с должником лица имеют общий с должником интерес, отличный от интереса независимых кредиторов. В этой связи, учет их голосов при последующем выборе кандидатуры арбитражного управляющего (саморегулируемой организации) приводит к тому, что установленный действующим правовым регулированием механизм предотвращения потенциального конфликта интересов не достигает своей цели.

Поскольку такое правило установлено законодателем в целях предотвращения конфликта интересов арбитражного управляющего и создания гарантий того, что он не будет в приоритетном порядке отстаивать интересы должника в ущерб интересам гражданско-правового сообщества, оно подлежит применению по аналогии и в ситуации, когда кандидатура управляющего, саморегулируемая организация предложены заявителем по делу о банкротстве, аффилированным по отношению к должнику или имеющим возможность иным образом определять его действия.

Данная правовая позиция содержится также в пункте 27.1 «Обзора судебной практики по вопросам, связанным с участием уполномоченных органов в делах о банкротстве и применяемых в этих делах процедурах банкротства», утвержденного Президиумом Верховного Суда Российской Федерации 20 декабря 2016 г. (в редакции от 26 декабря 2018 г.).

В соответствии с пунктом 12 «Обзора судебной практики разрешения споров, связанных с установлением в процедурах банкротства требований контролирующих должника и аффилированных с ним лиц», утвержденного Президиумом Верховного Суда Российской Федерации 29.01.2020, выбор кандидатуры арбитражного управляющего либо саморегулируемой организации арбитражных управляющих определяется решением кредиторов, не являющихся лицами, контролирующими должника или аффилированными с должником.

Банкротство должника осуществляется под контролем суда, в связи с чем, суд вправе при малейшем сомнении в беспристрастном ведении дела о банкротстве, создании ситуации контролируемого банкротства отклонить предложенную кандидатуру и произвести назначение методом случайной выборки в соответствии с пунктом 5 статьи 37 Закона о банкротстве

Таким образом, законодатель, дополняя статью 37 Закона о банкротстве пунктом 5, установил, что при выборе арбитражного управляющего (саморегулируемой организации) в первой процедуре банкротства мнение должника игнорируется: арбитражный управляющий выбирается конкурсным кредитором – заявителем по делу о банкротстве, а при подаче заявления о банкротстве самим должником – случайным образом. Такое регулирование направлено на обеспечение подлинной независимости управляющего и предотвращение потенциального конфликта интересов, т.е. на устранение каких-либо сомнений по поводу того, что управляющий, предложенный должником, прежде всего будет действовать к выгоде последнего, игнорируя права гражданско-правового сообщества, объединяющего кредиторов.

Примеры из судебной практики применения судом «рулетки»:

1. Решение Арбитражного суда Московской области от 21.08.2020 по делу № А41-7522/2020 (оставлено без изменения Определением Десятого Арбитражного апелляционного суда от 27.10.2020).

2. Решение Арбитражного суда города Москвы от 10.06.2021 по делу А40-196061/20-90-316Б.

3. Определение Арбитражного суда Волгоградской области от 09.06.2021 по делу № А12-42/1019.

Выбор Рулетки по ГОСТ 7502 — Выбор

1 час назад, Марина Кабанова сказал:

подскажите как корректно обосновать выбор СИ и на основании какого документа (госта) убрать «конкретику» в тех.документации по выбору рулетки. В документации на производство продукции пишут (на пример про рулетку 5 метров): Рулетка Р5У3Д ГОСТ 7502. 

ИМХО,  в условном обозначении  Р5У3Д  ГОСТ 7502 https://meganorm.ru/Data2/1/4294849/4294849947.pdf  принципиально для выбора СИ

по п.3.4

5 — номинальная длина в м

3 — класс точности

возможно Д — с держателем для закрепления на предмете, подлежащем измерению

1 час назад, Марина Кабанова сказал:

А возможно ли написать так: Рулетка измерительная металлическая по ГОСТ 7502

Так по этому ГОСТ и 1 м, и 5 м, и 100 м; и 2 КТ и 3 КТ. Вы какую выбираете?

Поэтому класс точности обязательно надо указать и скорее всего номинальную длину — или в текстовой форме, или условным обозначением.

1 час назад, Марина Кабанова сказал:

ИМХО, 

Цитата

или с аналогичными характеристиками и точностью измерений

 

1 час назад, Марина Кабанова сказал:

утвержденного типа….

 Это если будет применяется в сфере госрегулирования. А  Р5У3Д утвержденного? А, например, Р5Н3К?

Если в ТЗ на приобретение, то можно «с первичной поверкой» — если с поверкой точно утвержденного.

Изменено пользователем владимир 332

Выбор рулетки в онлайн-казино

Рулетка – одна из наиболее известных и распространенных азартных игр. У нее миллионы поклонников в самых разных уголках мира. Она имеет более сложные правила, чем популярные в настоящее время слоты, однако многие считают ее даже более увлекательным развлечением. Существует множество разновидностей рулетки, от классических вариантов – европейского и американского – до таких экзотических видов, как прогрессивная и 3D-рулетка. Однако наиболее популярными и востребованными как в традиционных, так и в виртуальных игорных заведениях считаются именно первые две разновидности.

В связи с таким разнообразием тем, кто впервые решился опробовать свои силы в этой легендарной азартной игре, порой бывает сложно сделать выбор. По этой причине нужно знать, на какие особенности рулетки следует обратить внимание, прежде чем начинать делать реальные ставки в рулетке. В первую очередь нужно понимать, что все игры в интернет-казино основаны на работе генератора случайных чисел, отвечающего за независимость каждого последующего результата от всех предыдущих. По этой причине просто бессмысленно пытаться предугадать, в какой именно сектор упадет шарик при следующем вращении колеса рулетки.

Опытные пользователи рекомендуют отдавать предпочтение европейской версии игры, поскольку, в отличие от американской разновидности, в ней всего 1 сектор «зеро». Это обеспечивает заведению меньшее преимущество перед пользователями, потому игровой процесс будет более выгодным с финансовой точки зрения. Также не следует пренебрегать изучением теории – это позволит совершать оптимальные ставки и совершать меньше ошибок, что положительно скажется на результативности игры. Полное описание выбранной рулетки, а также всех ее правил можно вывести на экран, нажав клавишу «Info» на панели управления.

Еще один важный момент: использование различных тактик и стратегий, предлагаемых в сети Интернет, не может позволить выигрывать чаще, потому не стоит верить в такие обещания. Действительно работающие и эффективные стратегии в рулетке позволяют оптимизировать ставки и свести потери к минимуму. Не следует забывать и о том, что успешная игра зачастую зависит от правильного выбора онлайн-казино, которое обязательно должно иметь хорошую репутацию. Если выбранное заведение является надежным и проверенным, игрок может рассчитывать на частые выплаты, а также интересные акции и бонусные программы.
 Источник 

Измерительная рулетка: назначение, особенности выбора

Рулетка измерительная – специальный инструмент, имеющий штриховую шкалу, и предназначенный для измерений линейных размеров предметов. Длина шкалы металлической рулетки составляет от 1 до 100 м, неметаллической – от 1 до 20 м. И металлические и неметаллические измерительные рулетки со стабилизирующей основой находят применение в различных областях народного хозяйства. Неметаллические измерительные рулетки без стабилизирующей основы применяются главным образом в швейной промышленности и быту.

Имеются и специальные виды измерительных рулеток, например снабжённые уровнем и отвесом, которые применяемые в судостроении.

Качественная измерительная рулетка имеет следующие параметры погрешностей — не более 0,5 мм на 1 метр и не более 2,5 миллиметров на 10 метров полотна.

Большинство из покупателей выбор рулетки осуществляет просто, приобретая первое из того, что попадается на полке специализированного магазина либо устраивает по цене. В большинстве случаев такой выбор является вполне оправданным, так как удовлетворяет потребности покупателя. Однако измерительные рулетки бывают разных видов, поэтому, имея желание можно выбрать достаточно функциональную и удобную модель.

На чем необходимо обязательно акцентировать внимание, выбирая измерительную рулетку?

Основным условием при выборе рулетки должно быть отсутствие излома полотна, при выдвижении рулетки на значительную длину. Полотно хороших, качественных рулеток «держит форму». Если для работы необходима измерительная рулетка, которая будет эксплуатироваться постоянно, то предпочтение необходимо отдать образцу с четко расчерченной шкалой, на которой цифровые обозначения нанесены крупным, четким шрифтом.

Допускается изготовление корпуса рулетки из пластика или металла, а также он может быть из резинового покрытия.

Удобным является момент, когда на полотне измерительной рулетки нанесены деления с двух сторон, что значительно упрощает работу с инструментом. Металлический наконечник на измерительной ленте в виде крючка, должен быть прочно закреплен к полотну с помощью нескольких болтов, а также иметь центральное отверстие. В этом случае специалист будет иметь возможность фиксировать рулетку на стене или потолке во время работы.

И последний момент, если необходима удобная рулетка, то стоит осуществить покупку той модели измерительной рулетки, которая имеет удобный и надежный фиксатор, предохраняющий ленту от соскальзывания внутрь корпуса.

В интернет магазине http://www.sgs-holding.ru/ можно подобрать качественную измерительную рулетку по очень приемлемой цене.

Онлайн казино рулетка на деньги 🎂 Casinoz


Рулетку часто называют «королевой» казино, ведь без нее сложно представить солидное игорное заведение. Постоянно вращающийся барабан, жужжание шарика по треку, оживленные возгласы клиентов у стола – все это неотъемлемая часть казино, которая создает неповторимую атмосферу в зале и привлекает многочисленных посетителей.

В казино онлайн рулетка на реальные деньги или в бесплатном режиме также встречается повсеместно, ведь ее виртуальная разновидность пользуется не меньшим спросом. На Casinoz вы найдете обзоры проверенных виртуальных игровых автоматов рулеток всех крупнейших производителей. Детальное описание характеристик и особенностей моделей поможет вам быстро ознакомиться с возможностями и приступить к игре.

Правила игры на рулетке

Традиционные правила рулетки чрезвычайно просты, а игровой процесс подразумевает серию повторяющихся шагов:

  • Дилер запускает колесо с номерами от 0 до 36, которые в специальной последовательности представлены в ячейках.
  • Затем крупье отправляет шарик вращаться по треку барабана.
  • Игроки делают ставки по полю, на разметке которого продублированы числа с колеса.
  • Шарик останавливается в одной из ячеек, определяя выигрышный номер.
  • Дилер убирает проигравшие ставки и производит выплаты.

В электронной версии, которую предлагают интернет-казино, выигрышные числа определяет генератор случайных чисел.

Подробное описание правил игры на online рулетке вы найдете в специальном разделе Casinoz.me.

Разновидности рулетки

Существует три основных версии рулетки, которые получили наибольшее распространении в мире:

  1. Европейская рулетка;
  2. Французская рулетка;
  3. Американская рулетка.

Первые две различаются, в основном, разметкой стола и наличием правила La Partage, которое делает французский вариант более выгодным для клиента. Американская вариация отличается расположением чисел на колесе и дополнительной ячейкой с двойным зеро.

Также в интернет-казино можно встретить более редкие модели:

  • Относительно молодая рулетка-буль;
  • Русская рублевая мини-рулетка;
  • Игры с несколькими барабанами или шариками;
  • Модели без зеро;
  • Электронная пневмо-рулетка;
  • Версии с различными символами вместо чисел.

Отдельно следует отметить рулетки с прогрессивными джекпотами, в которых по бонусным ставкам разыгрываются накопительные суммы.

Рулетка – отличный выбор для новичка

Любой профессионал в сфере гемблинга подтвердит, что рулетка, несмотря на кажущуюся сложность правил, является самой идеальной азартной игрой для начинающих клиентов казино. Выделим основные достоинства:

  • Рулетка почти не требует специальных знаний и навыков. Сложные варианты ставок и другие нюансы служат, в основном, для внесения разнообразия в игровой процесс и не помогают добиваться успеха.
  • В большинство ставок на рулетке заложен одинаковый теоретический возврат, поэтому их можно смело комбинировать в произвольном порядке.
  • Существует огромное количество честных систем игры на рулетке, позволяющих упорядочить процесс и контролировать расход финансов.

Стоит ли удивляться, что многие начинают знакомство с миром гемблинга именно за рулеткой.

Живая рулетка онлайн казино

Если вы скучаете по атмосфере реального игорного заведения, открывайте интернет-рулетку с настоящими крупье. Live roulettes доступны на всех популярных сайтах. Их предлагают крупнейшие провайдеры софта для «живых» онлайн-казино.

С реальными дилерами можно играть на европейской, американской и французской рулетках. Также встречаются редкие вариации.

Особенности подобных моделей рассматриваются в тематических публикациях на Casinoz.

Мобильная рулетка

Все современные модели онлайн рулетки выпускаются с вариантом интерфейса, предназначенным для мобильных казино. Их можно открывать на смартфонах и планшетах.

Их дизайн создается с учетом особенностей сенсорных экранов с небольшой диагональю. Они поддерживают любые не устаревшие устройства на самых популярных платформах. Требования к производительности и скорости интернета отнюдь не высокие.

В обзорах рулеток на Casinoz рассматриваются характеристики мобильных версий.

Рулетка онлайн казино бесплатно

Большинство интернет-порталов с азартными играми дают возможность тестировать рулетку бесплатно. В таком формате доступны модели почти всех разработчиков софта. Исключение составляют лишь рулетки с настоящими крупье и progressive roulettes с накопительными джекпотами. Они чаще всего предлагаются для игры на деньги.

Демо-версии могут быть представлены для всех посетителей сайта или только для зарегистрированных клиентов. Нужно лишь открыть рулетку и наслаждаться игровым процессом в режиме «на интерес».

Почти все модели предлагаются бесплатно на Casinoz. Демки прилагаются к обзорам.

Как играть в рулетку казино на деньги

Если вы готовы рискнуть настоящими деньгами на рулетке, вам нужно лишь выбрать подходящую вам модель и найти честное заведение. В этом вам помогут статьи экспертов гемблинга и отзывы реальных клиентов.

В статьях о рулетках разных производителей указаны кнопки, ведущие на сайте надежных онлайн-казино. Вам остается перейти по ссылке, зарегистрироваться и пополнить счет.


Далее вы сможете играть на рулетке, делая ставки настоящими деньгами.

Советы новичкам по игре на рулетке

Неопытные игроки часто задаются вопросом:

Как выбрать лучшую рулетку в казино?

Профессионалы дают такие советы:

  • Обращайте внимание на показатели теоретического возврата и превосходства казино. Чем выше RTP и ниже преимущество заведения, тем выше шансы на успех.
  • В числе самых выгодных моделей находится французская рулетка с правилом, по которому при зеро игроку возвращается половина ставок по равным шансам.
  • Откажитесь от американской рулетки с двумя зеро, если только в игре не предусмотрены особые, выгодные клиенту правила.
  • Будьте осторожны с уникальными разновидностями рулетки. Зачастую в них заложен низкий RTP.
  • Не доверяйте системам ставок на рулетке. Они не помогают выигрывать.

Читайте рекомендации экспертов, помогающие чаще выигрывать на рулетке и находить лучшие модели.  

Как играть в рулетку на рубли онлайн?

В интернет-казино рулетка не менее популярна, чем в офлайновых игорных заведениях. Более того, онлайн-порталы предлагают клиентам более внушительный выбор моделей и широкий диапазон ставок.

Сейчас вы без труда найдете игру рулетка на рубли на веб-сайте, работающем на платформе любого известного бренда. Достаточно сделать несколько простых шагов:

  • Открывайте любой обзор из приведенного выше списка.
  • Сделайте выбор между игрой на деньги и бесплатным тестированием.
  • Перейдите по соответствующей ссылке.
  • Наслаждайтесь процессом в любое удобное для вас время.

Подробное описание правил, всевозможные рекомендации по стратегии и тактике игры на рулетке, рассмотрение систем ставок и прочие советы профессионалов предлагаются в тематических статьях на Casino. Они помогут вам избежать типичных ошибок и существенно повысят ваше мастерство.

Также на сайте доступны обзоры честных русскоязычных казино, в которых можно протестировать игры бесплатно или поиграть в рулетку на рубли.

GA Выбор колеса рулетки

Отбор сильнейших

Основная часть процесса выбора — это стохастическое выберите из одного поколения, чтобы создать основу для следующего поколение. Требование состоит в том, чтобы наиболее приспособленные имеют больше шансов на выживание, чем более слабые. Этот копирует природу в том, что более подготовленные люди будут стремиться имеют лучшую вероятность выживания и пойдут вперед сформировать брачный пул для следующего поколение.Более слабые личности не лишены шанса. В природе такие люди могут имеют генетическое кодирование, которое может оказаться полезным для будущих поколений.

Рис. 2. Подход колеса рулетки: на основе пригодности

Пример

Обычно используется колесо рулетки. (как показано на рисунке 2 выше). В следующей таблице перечислены выборочная популяция из 5 человек (типичная популяция 400 трудно проиллюстрировать).

Эти люди состоят из 10-битных хромосом и используется для оптимизации простой математической функции (можно предположить из этого примера мы пытаемся найти максимум). Если диапазон ввода для x составляет от 0 до 10, тогда мы может сопоставить двоичные хромосомы с базовыми 10 значениями, а затем на входное значение от 0 до 10.

Затем значения пригодности принимаются как функция x .Из таблицы (столбец Fitness f (x) ) видно, что индивидуальный № 3 — самый приспособленный, а № 2 — самый слабый. Суммируя эти значения пригодности мы можем распределить в процентах от общей пригодности. Это дает самому сильному человеку значение 38%, а самому слабому — 5%.

Эти процентные значения пригодности затем можно использовать для настройки колесо рулетки. На рисунке 2 показано, что этот человек №3 имеет сегмент, равный 38% площади.

Количество вращений колеса рулетки равно размеру населения. Как видно по тому, как колесо теперь разделен, каждый раз, когда колесо останавливается, это дает слесарю люди имеют наибольшие шансы быть отобранными для следующее поколение и последующие спальный бассейн.

Что может быть более интересно из этого примера, так это что по мере того, как поколения прогрессируют, и население становится лучше генотип особи No.3: 0100000101 2 станет более распространенным среди населения в целом, потому что он более приспособлен, более приспособлен к окружающей среде, в которой мы его поместили — в в этом случае функция, которую мы пытаемся оптимизировать.

генетических алгоритмов — выбор. Понимание генетических алгоритмов — Часть… | by Chathurangi Shyalika

Для выбора 6 человек расстояние между указателями составляет 1/6 = 0,167.

Выборка 1 случайного числа в диапазоне [0, 0.167]: 0.1

После отбора спариваемая популяция состоит из особей:

Стохастическая универсальная выборка обеспечивает нулевое смещение и минимальный разброс.

Население отсортировано по объективным значениям.

Фитнес, назначаемый каждому человеку, зависит только от его положения в индивидуальном ранге.

Ранжирование вводит единообразное масштабирование по населению и обеспечивает простой и эффективный способ управления давлением отбора.

Вероятность того, что каждая особь будет выбрана для воспроизводства, зависит от ее приспособленности, нормированной на общую приспособленность популяции.

Достоинства : Назначение пригодности на основе ранга ведет себя более надежно, чем присвоение пропорциональной пригодности. У всех хромосом есть шанс быть выбранными.

Недостатки : Несправедливо по отношению к лицам, имеющим хорошую физическую форму. Это приведет к более медленной конвергенции, потому что лучшие хромосомы не так сильно отличаются от других.

Существует два типа:

Линейное ранжирование

При линейном ранжировании каждый человек в популяции ранжируется в порядке возрастания пригодности, от 1 до n.

Линейное ранжирование присваивает каждому индивидууму вероятность выбора, пропорциональную рангу индивидуума.

Нелинейное ранжирование

Используется нелинейное распределение.

Допускает более высокие селективные давления, чем метод линейного ранжирования.

Нелинейное ранжирование присваивает вероятности выбора, которые основаны на ранге каждого человека, но не пропорциональны рангу.

Выбор турнира

В этом подходе «турнир k» проводится среди нескольких индивидуумов, выбранных случайным образом из совокупности, и победителем выбирается тот, у кого лучше физическая форма.

Предположим, что k = 2, тогда из пула выбираются два объекта, сравнивается их соответствие и разрешается воспроизводиться лучшему. См. Рисунок ниже, чтобы понять, как это происходит.

Давление отбора можно легко отрегулировать, изменив размер турнира (более высокое значение k увеличивает давление отбора).

Выбор турнира не зависит от функции фитнеса.

Достоинства : Уменьшает время вычислений, работает с параллельной архитектурой.

Выбор турнира также чрезвычайно популярен в литературе, поскольку он может работать даже с отрицательными значениями пригодности.

Выбор турнира. Source- tutorialspoint

Truncation Selection

Это метод искусственного отбора, который родители используют для больших популяций / массового отбора.

При выборе усечения люди сортируются по их пригодности.Родителями выбираются только лучшие особи.

Порог усечения Усечение используется как параметр для выбора усечения.

Trunc указывает долю населения, которая будет выбрана в качестве родителей, и принимает значения в диапазоне от 50% до 10%.

Особи ниже порога усечения не производят потомства.

Выбор выжившего определяет, каких людей нужно выгнать, а каких оставить в следующем поколении.

Это также называется заменой.

Выбор выжившего сокращается (N + L) до N, где

N — размер популяции (или количество родителей).

L — количество потомства в конце поколения.

Реализации отбора выживших можно перечислить следующим образом —

Классификация методов отбора выживших

I) Отбор по возрасту

В этом подходе приспособленность людей не принимается во внимание.

Это основано на том факте, что каждая особь допущена к популяции для конечного поколения, где ей разрешено воспроизводиться, и после многих поколений она исключается из популяции, даже если она имеет в ней высокую приспособленность.

Например, в следующем примере возраст — это количество поколений, в течение которых человек был в популяции. Самые старые члены популяции, то есть P4 и P7, исключаются из популяции, а возраст остальных членов увеличивается на единицу.

Отбор по возрасту. Источник: — ссылка

II) Отбор на основе пригодности

В этом отборе на основе пригодности дети, как правило, заменяют наименее приспособленных людей в популяции.Отбор наименее подходящих индивидуумов может быть выполнен с использованием варианта любой из описанных ранее политик отбора — турнирный отбор, пропорциональный отбор и т. Д.

Например, на следующем изображении дети заменяют наименее подходящих индивидуумов P1 и P10 населения. Следует отметить, что, поскольку P1 и P9 имеют одинаковое значение приспособленности, решение об удалении какого-либо индивидуума из популяции является произвольным.

Выбор по фитнесу. Источник: — ссылка

Elite Preservation

Лучшая хромосома / или несколько лучших хромосом копируются в популяцию в следующем поколении.

Elitism может очень быстро повысить производительность GA, поскольку предотвращает потерю лучшего найденного решения.

Это техника «Оптимистка».

Вариант состоит в том, чтобы исключить такое же количество наихудших решений.

Достоинства : Лучший человек нынешнего поколения выживает в следующем поколении.

Недостатки : Гены элит могут распространяться в популяции, и разнообразие может быть потеряно. В этом случае обычно получаются локальные решения.

Выбор колеса рулетки показывает, что вероятность выживания каждого …

Современное вычислительное творчество пытается создавать творческие произведения искусства и оценивать их с помощью эволюционных алгоритмов или нейронных сетей. Целью такого исследования является создание новых художественных произведений, которые могли бы быть созданы людьми, но с использованием максимально автономной системы (не требующей никакой помощи человека). В графическом вычислительном творчестве существующие решения либо используют людей в процессе генерации, чтобы улучшить эстетику результата (например,g., Interactive Evolutionary Algorithms), повторно используйте существующее содержимое и стили для рекомбинации произведений искусства (например, Neural Style Transfer) или обучите модели с существующими произведениями искусства для создания аналогичных изображений (например, Generative Adversarial Networks). Эти решения сосредоточены на некоторых аспектах компьютерного творчества: автономности, новизне, эстетике или даже визуальной сложности создаваемых изображений. Тем не менее они редко принимают во внимание их все. Вот почему мы создали систему, которая создает изображения на основе этих аспектов.Этот проект представляет собой разработанный многоцелевой эволюционный алгоритм (MOEA), который смешивает изображения для создания новых (с использованием нейронной передачи стилей). Алгоритм вводит функции в изображения, созданные с помощью нескольких методов (например, изменение весов в процессе передачи стиля, изменение цветов и добавление функций из изображений, созданных с помощью сети создания композиционных шаблонов). Система, которая стремится быть автономной, развивает изображения на основе эстетических мер (т.е.распределение цвета, распределение яркости, избыточность яркости, энтропия интенсивности, сложность значений пикселей), а затем оценивает цели компьютерного творчества (т.е., новизна, эстетика, сложность) на каждой сформированной картинке. Это составляло машинную оценку. Более того, была проведена человеческая оценка, чтобы определить, можно ли считать созданные изображения художественными и творческими. Машинная оценка показывает, что программное обеспечение способно стабилизироваться на протяжении поколений, чтобы оставаться постоянным при создании изображений, которые в какой-то мере являются ценными, новыми и удивительными. Человеческая оценка подтверждает, что созданные изображения ценны и их можно спутать с произведениями искусства, созданными художниками.Однако, несмотря на то, что программное обеспечение может создавать художественные образы, человеческая оценка показывает, что программное обеспечение нельзя считать полностью творческим, поскольку творчество остается способностью, присущей людям.

Эволюционный алгоритм с выбором рулетки-турнира для решения формулы рациона аквакультуры

Функция операторов в эволюционном алгоритме (EA) очень важна, поскольку операторы оказывают сильное влияние на производительность EA. В этой статье вводится новый оператор выбора для задачи кодирования с реальным значением, которая, в частности, существует в задаче составления рациона креветок.Этот недавно разработанный оператор выбора представляет собой гибрид между двумя хорошо известными операторами выбора: колесом рулетки и выбором бинарных турниров. В целях оценки было проведено сравнение производительности предложенного оператора и другого существующего оператора. Результат показывает, что предложенный выбор турниров по рулетке лучше с точки зрения его способности обеспечить множество хороших выполнимых решений при использовании численности населения 30 человек. Таким образом, предлагаемая рулетка-турнир подходит и сравнима с устоявшейся выборкой для решения реальной задачи по составлению рациона для креветок.Оператор выбора также можно обобщить на любые проблемы, связанные с экспертом.

1. Введение

Семейство эволюционных алгоритмов (ЭА) состоит из генетических алгоритмов, эволюционного программирования, стратегии эволюции, генетического программирования и гибридов любых техник советников [1]. Успех советника во многом зависит от его операторов [2]. В качестве метода метаэвристического поиска на основе популяции одним из важных операторов, используемых в эксперте, является выбор или воспроизведение. По сути, цель оператора выбора состоит в том, чтобы выбрать более эффективные начальные решения, которые будут использоваться в качестве родительских для следующего шага, который представляет собой кроссовер и мутацию, а затем оставшиеся худшие решения могут быть удалены [3].Сиварадж и Равичандран [4] рассмотрели несколько операторов выбора в EA. Среди рассмотренных операторов выбора были, среди прочего, колесо рулетки [5, 6], детерминированная выборка [7], линейное ранжирование [8], бинарный турнир [9] и выбор диапазона [10]. Различные механизмы отбора хорошо работают с разными задачами [4]. Таким образом, для повышения оптимальности ожидаемого решения необходимо выбрать наиболее подходящий оператор выбора в зависимости от конкретной проблемы.

Первым представленным оператором выбора был выбор колеса рулетки (RWS), предложенный в 1975 году Холландом [11].С тех пор он широко используется во многих приложениях EA, включая планирование [9, 12], связующее дерево [13], планирование меню [5], задачу коммивояжера [14] и задачу распределения источников [15]. Он стал одним из наиболее распространенных операторов отбора, основанного на концепции пропорциональности. Концептуально значение пригодности каждого индивидуума или потенциального решения в популяции соответствует площади пропорций колеса рулетки. Когда колесо рулетки вращается, выбирается решение, отмеченное указателем колеса рулетки.Более высокое значение пригодности с большей площадью, вероятно, будет иметь больше шансов быть выбранным. Размер сегмента и вероятность выбора остаются неизменными на протяжении фазы выбора [16]. Преимущество этого метода в том, что он не дает систематической ошибки с неограниченным разбросом [16, 17]. Однако одним из его недостатков является то, что он не может обрабатывать отрицательные значения приспособленности из-за концепции пропорциональности [3, 18, 19]. Кроме того, он не мог решить проблему минимизации напрямую, но это ограничение можно преодолеть, преобразовав его в эквивалентную задачу максимизации [20].Кроме того, другие недостатки RWS состоят в том, что, когда популяция сходится, она теряет давление отбора [21].

Соревнование среди группы родителей является основанием для выбора оператора турнира (TS). Измерение пригодности потенциального решения вычисляется для всех родителей, и затем выбирается родитель, имеющий наилучшую пригодность. Термин «бинарный турнир» относится к размеру двух игроков в турнире, что является самой простой формой выбора турнира [3]. Бинарный отбор турниров (BTS) начинается с случайного выбора двух игроков.Затем оцениваются показатели физической подготовки этих людей. Затем выбирается тот, который имеет более удовлетворительную физическую форму. Одним из преимуществ выбора турнира является его способность решать задачи минимизации или максимизации без каких-либо структурных изменений. Кроме того, отрицательное значение разрешено без каких-либо ограничений [18]. Несмотря на то, что различные операторы выбора изучаются для улучшения решения конкретной проблемы, все еще существует некоторый потенциал для улучшения решения, основанного на процедурах выбора [22].

При использовании алгоритма RWS родители выбираются на основе значения вероятности. При таком выборе возможность получить хорошее решение довольно высока. Однако могут быть выбраны и родители с высоким штрафом. С другой стороны, при использовании BTS два родителя выбираются случайным образом; тогда будут выбраны лучшие родители. В этом случае возможность выбора хороших родителей достаточно высока, но если оба выбранных родителя имеют низкую квалификацию, то будет выбран некачественный родитель.Следовательно, объединяя как RWS, так и BTS, возможность получить решение хорошего качества выше, поскольку могут быть выполнены две фазы выбора. Поэтому в этой статье предлагается альтернативный оператор выбора, который объединяет эти два установленных оператора выбора, а именно RWS и BTS, с ожиданием улучшения окончательного решения. Чтобы проверить это ожидание, основанный на EA генетический алгоритм (GA) с предложенными комбинированными процедурами отбора, известный как отбор на турнире по рулетке (RTS), применяется к проблеме рецептуры рациона молоди белоногих креветок в индустрии аквакультуры.Проблема белоногих креветок находится в центре внимания данного исследования, поскольку этот вид является наиболее широко выращиваемыми креветками в Малайзии и в Азии; его производство составляет почти 80 процентов от общего производства креветок в Малайзии [23].

Газета организована следующим образом. В разделе 2 рассматриваются вопросы, связанные с составлением диеты и эвристическими методами. В разделе 3 обсуждаются материалы и методология предложенной эволюционной модели. В разделе 4 представлены результаты и сравнительная оценка предложенной и установленной модели.Последний раздел завершает документ вместе с некоторыми рекомендациями для будущей работы.

2. Составление диеты и эвристика

Составление диеты — это проблема, связанная с поиском наилучшего количества подходящих ингредиентов, отвечающих критериям принятия решений, при невысокой стоимости. Формулирование диеты можно разделить на четыре метода, а именно: алгебраический, метод оптимизации, эвристический метод и комплексный метод [1]. Среди этих методов эвристические и интегрированные методы можно считать относительно новыми попытками в методах решения, особенно в задачах составления диеты.С другой стороны, интегрированный метод, такой как основанный на генетическом алгоритме (GA), может предложить потенциальные решения для проблем со смешиванием кормов.

EA классифицируется как метаэвристика, которая представляет собой эвристику более высокого уровня [24]. Furuya et al. [25] провели исследование с использованием EA с целью решения нелинейных ограничений, связанных с соотношением ингредиентов. Исследование показало, что EA является хорошим методом для составления диеты, поскольку почти оптимальное решение может быть получено даже для проблемы, не имеющей очевидного решения.В своих исследованиях Furuya et al. [25] считается минимальной и максимальной стоимостью ингредиента; однако почти все минимальные значения считались свободными.

В исследовании, проведенном ahman et al. [26], GA использовался для получения рациона с наименьшими затратами для домашнего скота. Их эксперименты по GA дали хорошее решение проблемы с несколькими ограничениями, в результате чего было получено нулевое значение штрафной функции. Проблемы со многими ограничениями привели к некоторой штрафной величине. Однако исследование ahman et al.[26] не рассматривали ограничение отношения. Совсем недавно Pathumnakul et al. [27] предложил алгоритм эвристики, основанный на поиске, для решения нескольких мелкомасштабных задач, включающих от четырех до десяти ингредиентов в каждой проблеме. Они показали, что предложенный эвристический метод хорош для поиска лучшего решения с хорошим временем вычисления по сравнению с точным методом.

Поскольку успех советника во многом зависит от его операторов, а выбор — один из важных операторов, используемых в советнике, выбор операторов должен быть дополнительно исследован, чтобы найти наиболее подходящий метод выбора для нашей задачи.Предыдущие работы побудили нас искать новую процедуру отбора, которая подходит для постановки задачи аквакультуры, чтобы повысить оптимальность решения.

Одним из относительно новых методов селекции является селекция пчелиных маток. Этот метод отбора выбирает наиболее подходящую хромосому в качестве родительской, а затем случайным образом выбирает другую хромосому в качестве двух родительских. Идея выбора пчелиной матки заключается во введении характеристики пчелы в оператор выбора. Включение оператора по выбору пчелиной матки осуществляется Юнгом с 2003 года.Затем эту идею модифицировали Азим и Саад [28]. Другие версии оператора пчелиной матки также были введены Karci [29], Xu et al. [30], а также Лу и Чжоу [31]. Основная идея в этих исследованиях заключается в том, что наименьшее общее наказание в популяции выбирается в качестве пчелиной матки, которая затем пересекается с любым дроном в качестве пары. Концепция пчелиной матки может увеличить использование в EA, но каким-то образом увеличивает вероятность преждевременной конвергенции [30, 32], вызванной механизмом отбора, который берет только наиболее подходящую хромосому и устраняет менее подходящую хромосому [4].

Несмотря на то, что в литературе было предложено множество механизмов выбора, выбор колеса рулетки (RWS) и турнирный выбор являются благоприятными для многих исследователей, поскольку они просты и, как было доказано, дают приемлемое решение [3]. RWS — классический оператор выбора пропорционального типа. Концептуально, значение приспособленности каждого человека в популяции соответствует площади на пропорции колеса рулетки.

Еще одним оператором благоприятного отбора является турнирный отбор, основанный на соревновании между группой родителей [3, 33].Однако недостатком турнирного отбора является то, что он не гарантирует воспроизведения лучшего решения [34].

Таким образом, поскольку и RWS, и турнирный отбор имеют свои недостатки, можно продолжить изучение этого гибридного метода. Ранее Wiles et al. [35] объединил как RWS, так и бинарный механизм выбора турниров. В своей работе два кандидата были выбраны с помощью выбора колеса рулетки. Затем из этих двух индивидуумов наиболее приспособленным стал родитель, как на турнире.Затем тот же процесс был проделан для выбора двух родителей. В этой статье мы воспроизвели Wiles et al. [35], где мы первоначально выбрали несколько человек с помощью RWS. Затем, на втором этапе, из списка выбранных лиц снова случайным образом были выбраны два человека. Самым приспособленным стал родитель. Второй родитель был выбран с использованием того же процесса, когда два человека снова были случайным образом выбраны из списка выбранных лиц, и был выбран самый подходящий родитель.Другими словами, здесь применялся двухэтапный процесс отбора. Мы надеемся, что благодаря объединению этих двух методов отбора производительность процесса отбора может быть улучшена.

В этом исследовании вместо нового предложенного выбора турниров по рулетке были выполнены еще два типа отбора, то есть RWS и пчелиная матка. RWS был принят в качестве оператора контролируемого отбора, поскольку предыдущие исследования рациона человека показали, что хороший результат может быть получен при использовании оператора RWS в гибридном GA [5].Выбор пчелиной матки был использован для экспериментов и поиска наиболее подходящего выбора с рецептурой креветок.

3. Материалы и методы
3.1. Сбор данных

Основное внимание в этом исследовании уделяется введению нового оператора выбора под названием «Выбор рулетки-турнира» в качестве оператора в EA. Для разработки модели EA был рассмотрен состав рациона молоди белоногих креветок. Задача составления диеты должна удовлетворять требуемым ограничениям при минимальных затратах.Проблема производства креветок состоит из нескольких ограничений, которые включают общий вес ингредиента, диапазон питательных веществ и диапазон ингредиентов. Они были определены в ходе интервью с фермерами, производителями, экспертами, а также из обзора литературы и веб-сайтов. Диапазон питательных веществ подразделяется на три типа: одно питательное вещество, комбинация питательных веществ и соотношение между двумя питательными веществами. В этой задаче определяется список выбранных ингредиентов в определенных количествах, которые удовлетворяют требуемым ограничениям в конце процесса обработки проблемных креветок.Смесь ингредиентов представляет собой рецептуру рациона креветок.

Первичные данные были собраны путем интервью с экспертами. Также были проведены интервью с коммерческими производителями кормов для креветок и фермерами, чтобы понять текущий сценарий кормления креветок в Малайзии. Между тем вторичные данные были взяты из двух отчетов, опубликованных Национальным исследовательским советом (NRC). Первый отчет был озаглавлен США-Канадская таблица состава кормов [36], а второй отчет Потребность рыбы и креветок в питательных веществах [37].Другие вторичные данные были взяты из литературы и веб-сайта, предложенного экспертами.

3.2. Разработка модели

Эволюционная модель состоит из инициализации, выбора турнира по рулетке, одноточечного кроссовера, степенной мутации и устойчивого воспроизведения (см. Рисунок 1). Кроме того, добавлен оператор элитарности, поскольку он может повысить производительность советника, поскольку предотвращает потерю наилучшего найденного решения [38, 39]. Оператор восстановления, названный эвристикой мощности [1], также разработан для этой проблемы.Однако в этом документе особое внимание уделяется оператору выбора турниров в рулетке, как показано на рисунке 1.


Оператор выбора турниров в рулетке, представленный в этом исследовании, представляет собой комбинацию оператора RWS и бинарного выбора турниров. Оператор начинает с тех же шагов, что и RWS, где на этом этапе выбирается несколько решений. Затем, на втором этапе отбора, оператор бинарного турнира выбирает два решения в качестве родительских. Как и в бинарном турнире, из всех выбранных случайным образом выбираются два решения, и более подходящие родители будут выбраны в качестве родительских.Тот же шаг повторяется, чтобы найти два родителя. Алгоритмы 1 и 2 описывают алгоритм для RWS и BTS соответственно. Затем в алгоритме 3 показана пошаговая процедура получения оператора выбора рулетки-турнира. Гибридизация этого оператора объединит преимущества как RWS, так и бинарного турнира.

В то время как размер популяции < pop_size do
Сгенерировать pop_size случайное число
Вычислить суммарную пригодность 902 и общую пригодность )
Вращайте колесо pop_size раз
Если , то
Выберите первую хромосому, в противном случае выберите ту хромосому
Конец В то время как
9023
От хромосомы до pop_size
Выбрать две хромосомы пригодности случайным образом из всей популяции
1 Выберите хромосому 1, в противном случае выберите хромосому 2
Конец Если
Конец Для
pop_size
Сгенерировать pop_size случайное число r
Вычислить совокупную приспособленность, общую приспособленность () и сумму пропорциональной приспособленности ( Сумма )
Вращайте колесо раз Если Сумма <, то
Выберите первую хромосому, в противном случае выберите ту хромосому
Конец Если
Конец Пока
Выбрать две хромосомы случайным образом из списка выбранных хромосом
Если фитнес-хромосома 1> фитнес-хромосома 2
Выберите хромосому 1, в противном случае выберите хромосому 2
Конец Конец Для

Для разработки гибридной модели целевая функция и ограничения, связанные с проблемой рациона креветок, проиллюстрированы математической формулировкой в ​​следующем подразделе.

3.3. Разработка модели EA для рецептуры рациона для креветок

Эффективность предложенной модели EA с новыми операторами выбора была проверена с использованием реальных данных по проблеме разработки рациона для аквакультуры. Дальнейшее объяснение этой проблемы можно найти в Rahman et al. [40] и Саксена и Чандра [41]. В этой проблеме цель состоит в том, чтобы удовлетворить все потребности выращиваемых креветок в питании с минимальными затратами. Задача минимизации учитывает 14 ингредиентов и 18 питательных веществ.Ниже приведены целевая функция и ограничения, связанные с этой проблемой [1].

Целевая функция совокупной стоимости корма определяется как сумма веса всех ингредиентов, умноженная на стоимость одного кг для каждого ингредиента: где — стоимость ингредиента, равная весу -го ингредиента, — совокупная стоимость в строка хромосомы, и номер ингредиента.

Однако цель этого исследования состоит в том, чтобы, во-первых, уменьшить значение штрафной функции на основе всех выявленных ограничений.Ограничения состоят из диапазона ингредиентов, веса ингредиента (рациона), количества ингредиентов, диапазона отдельных питательных веществ, диапазона сочетаний питательных веществ и соотношения питательных веществ.

(i) Диапазон ингредиентов . Диапазон ингредиентов должен быть равен нулю или находиться в пределах минимальных и максимальных требований для каждого ингредиента. Минимальные и максимальные требования различны для каждого ингредиента: где — нижняя граница ингредиента , — верхняя граница ингредиента, — это вес th ингредиента.

(ii) Вес ингредиента . Сумма всех выбранных ингредиентов должна быть равна весу, предварительно определенному пользователем (): где — вес, предварительно определенный пользователем в пользовательском интерфейсе.

(iii) Количество ингредиентов. Общее количество выбранных ингредиентов не должно превышать 14:

(iv) Диапазон отдельных питательных веществ . Общая модель для одного диапазона питательных веществ — это общее количество питательных веществ в конечном рационе, которое должно находиться в пределах разрешенного диапазона этого питательного вещества: где — нижняя граница питательного вещества, — это верхняя граница питательного вещества , и — общая ценность питательного вещества. питательное вещество.

(v) Комбинация диапазонов питательных веществ . В этом исследовании рассматриваются две комбинации питательных веществ, а именно комбинация метионина и цистеина и комбинация фенилаланина и тирозина: где — нижняя граница комбинированного питательного вещества, а — верхняя граница комбинированного питательного вещества и.

(vi) Соотношение диапазонов питательных веществ . Соотношение питательных веществ должно находиться в допустимом диапазоне: где — нижняя граница соотношения питательных веществ, а — верхняя граница соотношения питательных веществ и .

Расчет пригодности для EA в основном основан на значении штрафа для каждого ограничения. Есть два типа ограничений: жесткие и мягкие. В этом исследовании жесткими ограничениями являются вес ингредиента (рациона), количество ингредиентов и ограничение диапазона белков. Для мягких ограничений разные значения штрафа даются для разных ограничений на основе подробного обсуждения с экспертами. Эти значения выбираются на основе концепции приоритета, где более высокое значение представляет более высокий уровень приоритета.Для не менее важных ограничений дается то же значение. Таким образом, значение штрафа 20 дается, когда каждое ограничение ингредиента нарушается, за исключением двух наиболее важных ингредиентов, где дается значение штрафа 30. Это потому, что все ингредиенты имеют одинаковый приоритет, за исключением двух наиболее важных ингредиентов с более высоким уровнем белка. Штрафное значение 40 дается за одно питательное вещество; За исключением аминокислот, штрафное значение составляет 30. Штрафное значение 20 дается за комбинацию питательных веществ и 20 за соотношение питательных веществ.Причина в том, что одно питательное вещество является наиболее важным ограничением, которое необходимо выполнить, за ним следует комбинация питательных веществ и соотношение питательных веществ.

3.4. Оценка модели

Вместо выбора турниров по рулетке для целей оценки также использовались еще два метода выбора. Это RWS и селекционная матка. Затем эффективность этих трех моделей была оценена на основе лучшего на данный момент решения, а также количества полученных возможных решений. Также оценивались стандартное отклонение и среднее значение штрафа.

4. Результаты и обсуждения

Сначала модель RWS была протестирована и опубликована. Схема процесса показана на рисунке 2 с управляемыми операторами стандартного одноточечного кроссовера и мутации мощности. Затем эксперимент был изменен, когда оператор RWS был заменен оператором выбора пчелиной матки (QBS). Концепция QBS в основном заключается в нахождении наименьшего значения штрафа в каждом поколении, чтобы быстрее получить лучшее на данный момент решение на основе полученного значения штрафа.Эксперимент был снова изменен, когда оператор RWS был заменен оператором рулетки-турнира (RTS). Концепция турнира в рулетку заключается в объединении преимуществ как RWS, так и турнирного отбора для получения эффективных результатов отбора для достижения наилучшего решения. На рисунке 2 показан общий процесс.


Были проведены эксперименты EA с тремя операторами выбора, то есть с выбором колеса рулетки (RWS), выбором пчелиной матки (QBS) и выбором турнира по рулетке (RTS).Эти операторы выбора были протестированы, в то время как другие операторы EA остались прежними. Эти управляемые операторы были инициализированы с включением эвристики мощности, одноточечного кроссовера и мутации мощности. Значения параметров, использованные в этом эксперименте, показаны в таблице 1.


Свойства Значение

Вероятность кроссовера 0,60 Степень мутации 0.25
Номер поколения 200
Количество прогонов 30

Значение параметров для каждого свойства было получено путем различных экспериментов по качеству решения. Например, различные значения были протестированы в 30 запусках на вероятность кроссовера, и значение с лучшим на данный момент штрафом было выбрано в качестве значения параметра. При использовании размера популяции 30 смоделированные результаты всех моделей EA показаны в таблице 2.В таблице мы суммируем лучшее на данный момент решение, среднюю пригодность и стандартное отклонение для всех моделей. Эти значения используются в качестве индикатора для оценки производительности моделей советников.

902 902 902 902 902 902 902

Модель Лучший на данный момент штраф Средний штраф Стандартное отклонение Количество недопустимых решений
460 699.60 129,47 5/30
Колесо рулетки (RWS) 300 554,58 127,15 6/30
Пчелиная королева (QBS2 16/30

Из таблицы 2 модель RTS предложила худшее решение со значением пригодности 460, в то время как RWS дала лучшее решение. Однако из 30 прогонов RTS произвел только 5 недопустимых решений по сравнению с RWS с 6 недопустимыми решениями и QBS с 16 недопустимыми решениями.Стандартное отклонение RWS было самым низким, за ним следовали модель RTS и модель QBS. Стандартное отклонение показывает отклонение или разброс данных от среднего значения. Более низкое стандартное отклонение указывает на то, что модель дает стабильное решение, что означает, что оно всегда приближается к среднему значению.

Был проведен тот же эксперимент с тем же значением параметров, но на этот раз размер популяции был увеличен до 60, в то время как другие параметры контролировались. Результаты экспериментов представлены в таблице 3.

902 2 2 Королева

Модель Лучший на данный момент штраф Средний штраф Стандартное отклонение Количество недопустимых решений
340 700,36 131,70 2/30
Колесо рулетки (RWS) 300 547,00 134,63 0/30
660.48 141,37 9/30

Таблица 3 показывает, что результат модели RTS был улучшен на 340 значений штрафа, в то время как другие модели остались прежними. Модель RWS не дала недопустимого решения, в то время как производительность недавно представленной модели RTS была сопоставима только с двумя полученными недопустимыми значениями. Между тем, пчелиная матка оказалась наихудшей: было получено девять невыполнимых решений. Стандартное отклонение RTS было самым низким, за ним следовали модели RWS и QBS.Однако среди этих трех моделей модель RWS по-прежнему остается лучшей с точки зрения лучшего на данный момент, среднего штрафа и ряда недопустимых решений.

Эксперименты показали, что лучший на данный момент штраф и недопустимое решение могут быть уменьшены за счет увеличения размера популяции, особенно для RTS. Производительность недавно введенного оператора RTS сопоставима с RWS с точки зрения наименьшего количества полученных недопустимых решений. На рисунке 3 показан пример решения этих трех моделей.


На рис. 3 показаны примеры решений, полученные из всех трех моделей EA: RWS, QBS и RTS. График красного цвета представляет модель RWS. Эта модель сначала показывала постепенное уменьшение величины штрафа, а затем к поколению 30 произошло резкое уменьшение штрафа. Затем значение штрафа медленно уменьшалось примерно до поколения 53, где было получено наименьшее значение штрафа с самым лучшим штрафом ниже 500. В процессе работы до поколения 200 также были получены некоторые хорошие значения штрафа.Однако значения штрафа, которые были больше, чем значение наименьшего штрафа, полученного в поколении 53, не отображаются на графике, поскольку включение процедуры элитарности сохраняло значение наименьшего штрафа в каждом поколении. Критерий завершения в этом исследовании был основан на номере поколения, идентифицированном пользователем; поэтому процесс продолжался до тех пор, пока не было достигнуто поколение 200.

Коричневая цветная линия показывает пример решения, полученного из модели QBS, где он показывает резкое уменьшение значения штрафа в некоторых точках вокруг поколения 2, 40, 120 и 132.Наилучший на данный момент штраф в размере около 500 был получен около поколения 195. С другой стороны, график синего цвета модели RTS показывает только уменьшение значений штрафов в раннем поколении. Примерно в поколении 14 были получены наименьшие штрафные значения, тогда как лучший на данный момент штраф был около 500. В процессе работы до поколения 200 были также получены некоторые хорошие штрафные значения. Однако значения штрафа, которые были больше наименьшего штрафа, как в поколении 14, не отображаются на графике, поскольку включение процедуры элитарности сохраняло наилучшее значение штрафа в каждом поколении.Основываясь на этих трех типовых решениях, RWS дает наименьшее значение штрафа, а QBS дает наибольшее наказание. Наша недавно предложенная РТС дает неплохое решение.

Дальнейшие эксперименты с реальным случаем разработки рациона для аквакультуры были проведены с использованием этих трех операторов выбора. Это колесо рулетки, пчелиная матка и турниры по рулетке. Эксперименты проводились с использованием одних и тех же параметров, включая количество ингредиентов, тип ингредиентов, цену ингредиентов, вес ингредиента и параметры EA, такие как размер популяции и количество поколений.

В таблице 4 показан образец решения для каждой модели EA, где семь ингредиентов были выбраны для модели RWS, восемь ингредиентов для модели QBS и девять ингредиентов для модели RTS. Нулевое значение означает, что ингредиент не входит в комбинированную диету. Таблица 5 показывает состав питательных веществ в каждом соответствующем растворе. В каждой модели были нарушены некоторые мягкие ограничения, такие как диапазон ингредиентов и диапазон питательных веществ, но все жесткие ограничения были соблюдены.Этот пример решения показывает, что общая стоимость смеси ингредиентов модели QBS самая низкая — 134,29 ринггитов, тогда как RWS и RTS получили 238,13 ринггитов и 220,08 ринггитов соответственно. Однако, поскольку общая стоимость выше, но с меньшим количеством нарушений ограничений, RWS все еще более актуален для выбора в качестве лучшего решения.

9023 9023 3,5017 30 902 2,6589

2

2

2 1.4556
902 9023 902 9032 9032 9032 902

Состав Минимум (кг) Максимум (кг) Модель RWS Модель QBS Модель RTS 10 0 9.3987 10.3201
15 50 0 43.2535 28.7322
3 5 3 5 50 30.0305 0 23.6823
30 40 39.3687 0 19.8341
902 0613 0
5 15 0 0 11.7725
2 5 60 0 0 0
5 15 0 12,3407 0
15 2425438 10,6669 0
3 5 5,3695 4,3561 0,4605
3
3 5 5,4861 4,3561 0,3427
Общий вес (кг) 100,4317 100.4952 99,5933
Общая стоимость (RM) 238,13 134,29 220,08

Минимум Максимум Модель RWS Модель QBS Модель RTS

Сырой белок,% 38.00 45,00 41,5328 43,2310 41,5534
Липид,% 0,08 0,18 5,7381 4,4771 6,0078 4,7898
Ясень,% 0 15,0 10,2398 9,4372 10,4196
1,9881 1,8679 1,3983
Фосфор,% 0,30 0,70 1,1629 1,1469 1,0050 1,0050 2,7407
Гистидин,% 0,6 0,84 0,9648 1,0541 1,0184
Изолейцин,% 0 1,33 5,7968 5,0654 2,2921
Лейцин,% 1,7 2,16 7,3826 6,8225
6,8225 3,65 2,4929 2,5920 2,8756
Метионин,% 0,7 0,96 0,8836 0,5765 0,9273
.4 1,6 1,6745 2,0093 1,9787
Треонин,% 1,3 1,44 0,3844 0,4175
0,4175 0,4532 1.5453 1.7018
Валин 1,4 1,6 2,0589 2,1667 2,2159
Метионин + цистин0 1,44 1,3544 1,1757 1,4684
Фенилаланин + тирозин,% 2,7 7,1 2,6158 3,06322 3,06322 3,06322 0,7692 1,7096 1,6287 1,3913

В целом модель RWS с оператором выбора колеса рулетки по-прежнему является лучшим оператором выбора по сравнению с двумя другими операторами с точки зрения самого лучшего на данный момент пенальти.Производительность недавно представленной модели RTS с оператором выбора рулетки-турнира сравнима с RWS с точки зрения наименьшего количества полученных недопустимых решений и общей стоимости ингредиентов.

5. Заключение

Была описана производительность модели GA на основе EA с различными операторами выбора. В этой статье мы расширяем оператор выбора советника, вводя RTS. Комбинация RWS и BTS на двух этапах отбора может дать решение, сопоставимое с другими признанными операторами отбора.Результат показывает, что RWS по-прежнему является наиболее подходящим оператором выбора для задачи разработки рациона с точки зрения наилучшего на данный момент решения и количества полученных возможных решений. Однако результат также показывает, что предлагаемый нами оператор RTS лучше с точки зрения его способности предоставлять множество хороших выполнимых решений при использовании численности населения 30 человек. Таким образом, он подходит и сравним для использования в задачах с кодированием реальных значений. Кроме того, эксперименты показывают, что лучший результат может быть получен путем увеличения размера популяции, поскольку EA — это метод, основанный на популяциях.Для будущих исследований это исследование может быть улучшено путем сравнения результатов предлагаемой стратегии в реальном времени с выборкой бинарных турниров.

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.

Благодарности

Исследование работы, представленной в этой статье, было поддержано Программой грантов на фундаментальные исследования (FRGS) Университета Утара Малайзии и Министерством высшего образования Малайзии. Авторы благодарны за финансовую поддержку этой работы.

README — Документация для выбора колеса рулетки (1.1.1)

Установка

Добавьте эту строку в Gemfile вашего приложения:

  драгоценный камень 'выбор колеса рулетки'
  

А затем выполните:

  $ пачка
  

Или установите самостоятельно как:

  $ gem install рулетка-выбор колеса
  

Использование

требуется библиотека

  требуется «выбор колеса рулетки»
  

Формат хеширования

  Выбор рулетки.образец(
  'cola' => 40,
  'спрайт' => 20,
  'fanta' => 30,
  'вино' => 40,
)
# => 'кола'
  
выборка n случайных элементов
  рулетка = RouletteWheelSelection.new ('ps4' => 50, 'switch' => 40, 'xbox' => 30)
рулетка. образец (3)
# => ['ps4', 'switch', 'xbox']
  

Формат массива

  напитков = [
  {название: 'кола', вес: 40},
  {имя: 'спрайт', вес: 20},
  {имя: 'fanta', вес: 30},
  {имя: 'вино', вес: 40},
]
RouletteWheelSelection.образец (напитки,: вес)
# => {name: 'cola', вес: 40}
  

Развитие

После проверки репо запустите bin / setup , чтобы установить зависимости. Затем запустите rake test , чтобы запустить тесты. Вы также можете запустить bin / console для интерактивной подсказки, которая позволит вам поэкспериментировать.

Чтобы установить этот гем на локальный компьютер, запустите пакет bundle exec rake install . Чтобы выпустить новую версию, обновите номер версии в версии .rb , а затем запустите пакет bundle exec rake release , который создаст тег git для версии, отправит коммиты и теги git и отправит файл .gem на rubygems.org.

Участие

Отчеты об ошибках и запросы на вытягивание приветствуются на GitHub по адресу https://github.com/khiav223577/roulette-wheel-selection. Этот проект задуман как безопасное и гостеприимное пространство для сотрудничества, и ожидается, что участники будут придерживаться кодекса поведения Contributor Covenant.

Лицензия

Драгоценный камень доступен как открытый исходный код в соответствии с условиями лицензии MIT.

9783659829567: Алгоритм выбора колеса рулетки и обучение с подкреплением — AbeBooks

В области персонализированного обучения были реализованы различные механизмы для улучшения процесса обучения с основной целью максимизации обучения и динамического выбора наилучшей обучающей операции для достижения целей обучения.Несмотря на рекомендацию персонализированной последовательности обучения, стратеги электронного обучения не смогли выполнить или предпринять необходимые корректирующие меры для немедленного исправления заблуждений или трудностей при обучении. Поскольку материалы для электронного обучения продолжают развиваться, необходимо разработать и внедрить альтернативные, динамические и мультифункциональные в реальном времени системы электронного обучения. Это исследование подтвердило два основных вклада в область электронного обучения: оно персонализирует последовательность обучения с использованием алгоритма выбора обратного колеса рулетки, смешанного с линейным ранжированием на основе динамической многоуровневой матрицы эффективности в реальном времени; и реализует обучение с подкреплением и усвоением знаний, чтобы мотивировать учащихся и улучшить результаты их обучения.Основываясь на экспериментах, персонализированная последовательность обучения (PLS) была динамичной и эвристической, но одновременно учитывала уровень сложности учебной программы.

«синопсис» может принадлежать другой редакции этого названия.

Об авторе :

Доктор.Мелвин А. Баллера получил степень доктора компьютерных наук в Университете Стратмора в Кении и получил степень магистра наук на Филиппинах. Он занимает должности директора по исследованиям, научного координатора и директора по связям. Он опубликовал множество статей в области искусственного интеллекта, электронного обучения и учебных технологий.

«Об этом заголовке» может принадлежать другой редакции этого заголовка.

эволюционных алгоритмов 3 Выбор

эволюционных алгоритмов 3 Выбор



В селекции отбираются особи, дающие потомство. Первый шаг — фитнес-задание. Каждый человек в пуле выбора получает вероятность воспроизводства в зависимости от собственного объективного значения и объективного значения всех других лиц в пуле выбора.Эта пригодность впоследствии используется для фактического шага выбора.

В этом разделе используются некоторые термины для сравнения различных схем выбора. Определения этих терминов следуют [Bak87] и [BT95].

давление отбора

  • вероятность выбора лучшего человека по сравнению со средней вероятностью выбора всех людей

систематическая ошибка:

  • абсолютная разница между нормализованной физической подготовкой человека и его ожидаемой вероятностью воспроизводства

спред

  • диапазон возможных значений количества потомков особи

потеря разнообразия

  • доля особей популяции, не выбранной на этапе отбора

интенсивность отбора

  • ожидаемое среднее значение приспособленности совокупности после применения метода отбора к нормализованному распределению Гаусса

дисперсия отбора

  • ожидаемая дисперсия распределения приспособленности населения после применения метода отбора к нормализованному распределению Гаусса

3.1 Фитнес-задание на основе рангов

При присвоении пригодности на основе ранга совокупность сортируется в соответствии с объективными значениями. Пригодность, присвоенная каждому человеку, зависит только от его положения в индивидуальном ранге, а не от реальной объективной ценности.

Назначение пригодности на основе ранга позволяет преодолеть проблемы масштабирования, связанные с назначением пропорциональной пригодности. (Застой в случае, когда давление отбора слишком мало, или преждевременная конвергенция, когда выбор привел к слишком быстрому сужению поиска.) Репродуктивный диапазон ограничен, поэтому ни одна особь не производит чрезмерное количество потомства. Ранжирование вводит единообразное масштабирование по населению и обеспечивает простой и эффективный способ управления давлением отбора.

Назначение пригодности на основе ранга ведет себя более надежно, чем присвоение пропорциональной пригодности, и, таким образом, является методом выбора. [BH91], [Why89]

3.1.1 Линейное ранжирование

Рассмотрим Nind как количество особей в популяции, Pos положение особи в этой популяции (наименее подходящая особь имеет Pos = 1, наиболее приспособленная особь Pos = Nind ) и SP селективное давление.Значение физической подготовки для человека рассчитывается как:

Линейный рейтинг:

    (3-1)

Линейное ранжирование позволяет значения выборочного давления в [1.0, 2.0].

3.1.2 Нелинейный рейтинг

Новый метод ранжирования с использованием нелинейного распределения был представлен в [Poh95]. Использование нелинейного ранжирования допускает более высокие селективные давления, чем метод линейного ранжирования.

Нелинейный рейтинг:

    (3-2)

X вычисляется как корень полинома:

    (3–3)

Нелинейное ранжирование допускает значения давления отбора в [1, Nind — 2].

3.1.3 Сравнение линейного и нелинейного ранжирования

Рисунок графически сравнивает линейное и нелинейное ранжирование.

Рис. 3-1: Назначение пригодности для линейного и нелинейного ранжирования

Вероятность того, что каждая особь будет выбрана для спаривания, зависит от ее приспособленности, нормированной на общую приспособленность популяции.

Таблица содержит значения приспособленности индивидуумов для различных значений давления отбора с учетом популяции из 11 особей и задачи минимизации.

Таблица 3-1: Зависимость значения пригодности от давления отбора

значение пригодности (параметр: давление отбора)

линейный рейтинг

без рейтинга

нелинейный рейтинг

объективное значение

2.0

1,1

1,0

3,0

2,0 ​​

1

2,0 ​​

1,10

1,0

3,00

2,00

3

1,8

1.08

1,0

2.21

1,69

4

1,6

1.06

1,0

1,62

1,43

7

1,4

1,04

1,0

1,99

1,21

8

1.2

1,02

1,0

0,88

1.03

9

1,0

1,00

1,0

0,65

0,87

10

0,8

0,98

1,0

0.48

0,74

15

0,6

0,96

1,0

0,35

0,62

20

0,4 ​​

0,94

1,0

0,26

0,53

30

0.2

0,92

1,0

0,19

0,45

95

0,0

0,90

1,0

0,14

0,38

3.1.4 Анализ линейного ранжирования

В [BT95] можно найти анализ выбора линейного ранжирования.

Рис. 3-2: Свойства линейного ранжирования

Интенсивность отбора

    (3-4)

Утрата разнообразия

    (3-5)

Вариант выбора

    (3-6)

3.2 Многоцелевой рейтинг

Что касается пропорционального и рангового присвоения пригодности, предполагается, что люди отображают только одно значение целевой функции.Однако во многих проблемах реального мира необходимо учитывать несколько критериев, чтобы оценить качество личности. Только на основе сравнения этих нескольких критериев (таким образом, многоцелевого) можно принять решение о превосходстве одного человека над другим. Затем, как и в задачах с одной целью, порядок лиц в популяции может быть установлен на основе этих взаимных сравнений — многоцелевое ранжирование. После того, как этот порядок был установлен, применяются одноцелевые методы ранжирования из подраздела 3.1 можно использовать для преобразования порядка людей в соответствующие значения пригодности.

Многоцелевое задание пригодности (и с ним многоцелевая оптимизация ) является настолько важным аспектом, что отдельная глава содержит описание его различных аспектов. См. Главу 7 для подробного описания рейтинга PARETO, достижения цели, совместного использования и многого другого.

3.3 Выбор колеса рулетки

Простейшей схемой выбора является выбор колеса рулетки, также называемый стохастической выборкой с заменой [Bak87].Это стохастический алгоритм, использующий следующую технику:

Индивидуумы отображаются в смежные сегменты линии, так что каждый индивидуальный сегмент равен по размеру его приспособленности. Генерируется случайное число и выбирается человек, сегмент которого охватывает случайное число. Процесс повторяется до тех пор, пока не будет получено желаемое количество особей (так называемая популяция спаривания). Эта техника аналогична колесу рулетки, где размер каждого ломтика пропорционален физической форме, см. Рисунок.

Таблица показывает вероятность выбора для 11 человек, линейное ранжирование и выборочное давление 2 вместе со значением приспособленности. Индивид 1 является наиболее подходящим индивидуумом и занимает наибольший интервал, тогда как индивидуум 10, являющийся вторым наименее подходящим индивидуумом, имеет наименьший интервал на линии (см. Рисунок). Индивидуум 11, наименьший интервал соответствия, имеет значение пригодности 0 и не имеет шансов на воспроизводство

Таблица 3-2: Вероятность выбора и значение пригодности

Количество физических лиц

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

значение пригодности

2.0

1,8

1,6

1,4

1,2

1,0

0,8

0,6

0,4 ​​

0,2

0,0

вероятность выбора

0,18

0,16

0.15

0,13

0,11

0,09

0,07

0,06

0,03

0,02

0,0

Для выбора популяции спаривания независимо генерируется соответствующее количество равномерно распределенных случайных чисел (равномерно распределенных между 0,0 и 1,0).

выборка из 6 случайных чисел:

 0.81, 0,32, 0,96, 0,01, 0,65, 0,42. 

На рисунке показан процесс отбора лиц для примера в таблице вместе с приведенными выше примерами испытаний.

Рис. 3-3: Выбор колеса рулетки

После отбора спариваемая популяция состоит из особей:

 1, 2, 3, 5, 6, 9. 

Алгоритм выбора колеса рулетки обеспечивает нулевое смещение, но не гарантирует минимального спреда.

3.4 Стохастическая универсальная выборка

Стохастическая универсальная выборка [Bak87] обеспечивает нулевое смещение и минимальный спред. Индивидуумы отображаются в смежные сегменты линии, так что каждый индивидуальный сегмент по размеру равен его приспособленности, точно так же, как при выборе колеса рулетки. Здесь равные интервалы указатели помещаются над линией столько, сколько нужно выбрать индивидуумов. Считайте NPointer числом людей, которые должны быть выбраны, тогда расстояние между указателями составляет 1/ NPointer , а положение первого указателя задается случайно сгенерированным числом в диапазоне [0, 1/ NPointer ] .

Для выбора 6 человек расстояние между указателями составляет 1/6 = 0,167. На рисунке показан выбор для приведенного выше примера.

выборка из 1 случайного числа в диапазоне [0, 0,167]:

 0,1. 

Рис. 3-4: Стохастическая универсальная выборка

После отбора спариваемая популяция состоит из особей:

 1, 2, 3, 4, 6, 8. 

Стохастическая универсальная выборка обеспечивает выбор потомства, более близкого к тому, что заслужено, чем выбор колеса рулетки.

При местном выборе каждый человек находится в ограниченной среде, называемой местным соседством. (В других методах отбора вся популяция или субпопуляция является пулом отбора или окрестностями.) Особи взаимодействуют только с особями внутри этого региона. Район определяется структурой, в которой распределено население. Соседство можно рассматривать как группу потенциальных партнеров для спаривания.

Местный отбор является частью модели местного населения, см. Раздел 8.2.

Первым шагом является выбор первой половины спаривающейся популяции, однородной случайным образом (или с использованием одного из других упомянутых алгоритмов выбора, например, универсальной стохастической выборки или выборки с усечением). Теперь для каждого выбранного человека определяется местный район. Внутри этой окрестности выбирается партнер для спаривания (лучший, пропорциональный по пригодности или случайный однородный).

Строение микрорайона может быть:

  • линейный
    • кольцо полукольцо, полукольцо (см. Рисунок)
  • двумерный
    • полный крест, полукрест (см. Рисунок слева)
    • полная звезда, половина звезды (см. Рисунок справа)
  • трехмерные и более сложные с любой комбинацией вышеуказанных структур.

Рис. 3-5: Линейная окрестность: полное и полукольцо

Расстояние между возможными соседями вместе со структурой определяет размер соседства. В таблице приведены примеры размеров квартала для данных структур и различных значений расстояния.

Рис. 3-6: Двумерная окрестность; слева: полный и полукрест, справа: полный и полукрест

Между особями популяции существует «изоляция расстоянием».Чем меньше район, тем больше расстояние изоляции. Однако из-за перекрытия кварталов происходит распространение новых вариантов. Это гарантирует обмен информацией между всеми людьми.

Размер соседства определяет скорость распространения информации между особями популяции, таким образом делая выбор между быстрым распространением или поддержанием высокого разнообразия / изменчивости в популяции. Часто желательна более высокая изменчивость, что предотвращает такие проблемы, как преждевременное схождение к локальному минимуму.Аналогичные результаты были получены при моделировании в [VBS91]. Местный отбор в небольшом районе показал себя лучше, чем местный отбор в большом районе. Тем не менее, необходимо обеспечить подключение всего населения. Для локального выбора рекомендуется двумерное соседство со структурой половина звезды с расстоянием 1. Однако, если популяция больше (> 100 особей), следует использовать большее расстояние и / или другое двухмерное соседство.

Табл.3-3: Количество соседей для местного выбора

расстояние

структура выбора

1

2

2

4

1

2

4

8 (12)

2

4 (5)

8

24

3

8

По сравнению с предыдущими методами отбора, моделирование естественного отбора с усечением является методом искусственного отбора.Используется селекционерами для больших популяций / массового отбора.

При усеченной выборке особи сортируются по их пригодности. Для родителей отбираются только лучшие особи. Эти отобранные родители производят однообразное наугад потомство. Параметр для выбора усечения — это порог усечения Trunc . Trunc указывает долю населения, которая будет выбрана в качестве родителей, и принимает значения в диапазоне от 50% до 10%. Особи ниже порога усечения не производят потомства.Термин «интенсивность отбора» часто используется при выборе усечения. Таблица показывает соотношение между ними.

Табл. 3-4: Связь между порогом усечения и интенсивностью выделения

порог усечения

1%

10%

20%

40%

50%

80%

Интенсивность отбора

2.66

1,76

1,2

0,97

0,8

0,34

3.6.1 Анализ выбора усечения

В [BT95] можно найти анализ выбора усечения. Те же самые результаты были получены другим способом и в [CK70].

Интенсивность отбора

    (3-7)

Утрата разнообразия

    (3-8)

Вариант выбора

    (3-9)

Фиг.3-7: Свойства выбора усечения

В турнирной выборке [GD91] число Tour людей выбирается случайным образом из популяции, и лучший человек из этой группы выбирается в качестве родителя. Этот процесс повторяется столько раз, сколько необходимо. Эти отобранные родители производят однообразное наугад потомство. Параметр для выбора турнира — это размер турнира Tour . Tour принимает значения от 2 до Nind (количество особей в популяции).Таблица и рисунок показывают взаимосвязь между размером турнира и интенсивностью отбора [BT95].

Табл. 3-5: Соотношение между размером турнира и интенсивностью отбора

турнирный размер

1

2

3

5

10

30

Интенсивность отбора

0

0.56

0,85

1,15

1,53

2,04

3.7.1 Анализ выбора турниров

В [BT95] можно найти анализ выбора турниров.

Интенсивность отбора

    (3-10)

Утрата разнообразия

Вариант выбора

    (3–12)

Фиг.3-8: Свойства выбора турнира

3.8 Сравнение схем выбора

Как показано в предыдущих разделах этой главы, методы выбора ведут себя аналогичным образом, предполагая аналогичную интенсивность выбора.

3.8.1 Параметр выбора и интенсивность выбора

На рисунке показано соотношение между интенсивностью отбора и соответствующими параметрами методов отбора (давление отбора, порог усечения и размер турнира).Следует отметить, что при выборе турнира могут быть присвоены только дискретные значения, а выбор линейного ранжирования допускает только меньший диапазон интенсивности выбора.

Однако методы выбора ведут себя иначе. Таким образом, методы отбора будут сравниваться по параметрам потери разнообразия (рисунок) и дисперсии выборок (рисунок) по интенсивности выбора.

Рис. 3-9: Зависимость параметра выбора от интенсивности выбора

3.8.2 Утрата разнообразия и интенсивности отбора

Рис. 3-10: Зависимость потери разнообразия от интенсивности отбора

Отбор с усечением приводит к гораздо большей потере разнообразия при той же интенсивности отбора по сравнению с ранжированием и отбором на турнире. Отбор с усечением с большей вероятностью заменит менее приспособленных потомков более приспособленными, потому что все особи ниже определенного порога приспособленности не имеют вероятности быть отобранными.Похоже, что рейтинг и отбор турниров ведут себя одинаково. Однако рейтинговый отбор работает в области, где отбор турниров не работает из-за дискретного характера выбора турниров.

3.8.3 Вариативность отбора и интенсивность отбора

Рис. 3-11: Зависимость дисперсии отбора от интенсивности отбора

Для той же интенсивности выбора усечение выбора приводит к гораздо меньшей дисперсии выбора, чем выбор рейтинга или турнира.Как ясно видно, рейтинговый отбор ведет себя так же, как турнирный отбор. Однако рейтинговый отбор снова работает в области, где отбор турниров не работает из-за дискретного характера выбора турниров. В [BT95] было доказано, что распределение пригодности для ранжирования и выбора турнира для SP = 2 и Tour = 2 (SelInt = 1 / sqrt (pi)) идентично.


Этот документ является частью версии 3.8 из GEATbx: набор инструментов генетических и эволюционных алгоритмов для использования с Matlab — www.geatbx.com .
Набор инструментов генетических и эволюционных алгоритмов не является общественным достоянием .
© 1994-2006 Hartmut Pohlheim, Все права защищены, ([email protected]

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *