遗传规划.ppt

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1、河北大学,吴彬 ( ),1,3遗传规划(2),遗传规划应用实例,河北大学,2,吴彬 ( ),n变量 奇-偶判断函数,Even-n-Parity problem (n=3),河北大学,3,吴彬 ( ),函数集, and, or, nand, nor and(a,b) : a和b都等于1时返回1, 否则返回0, or(a,b) : a或b等于1时返回1, 否则返回0, nand(a,b) : a和b都等于1时返回0, 否则返回1. nor(a,b) : a或b等于1时返回0, 否则返回1. 上述函数集可表示出xor,如or(nor(a,b),and(a,b),河北大学,4,吴彬 ( ),终

2、止集, d1, d2, d3 ,适应度,错误的分类数,河北大学,5,吴彬 ( ),机器人控制,河北大学,6,吴彬 ( ),感知,这个机器人能够感知出它周围八个单元格是否空缺。这些传感器输入用二进制变量 n, ne, e, se, s, sw , w和nw表示, 单元格为空时变量为0,单元格有障碍物时变量为1. 如果机器人处于有X标记的地方, 传感器的输入值(从 s 开始顺时针计算)为 (0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0)。,河北大学,7,吴彬 ( ),动作,该机器人能够向与它同行或同列的毗邻的(空缺)单元格移动,共有如下四种动作: north: 机器人在网格中向上移动一个单元

3、 east: 机器人在网格中向右移动一个单元 south: 机器人在网格中向下移动一个单元 west: 机器人在网格中向左移动一个单元,河北大学,8,吴彬 ( ),知觉和动作部分,河北大学,9,吴彬 ( ),任务,我们要求这个机器人完成以下动作:走到与一边界或物体毗邻的单元格中,然后沿着它的边界一直走下去。要能够完成这一沿边界运动的行为,机器人必须能够感知一个单元格是否空缺而可以向其移动,并且必须能够做一些基本的动作。,河北大学,10,吴彬 ( ),函数集,此程序的基本函数包括: and, or, not和if. 函数具有它们通常的定义: 1) 当x = 0时,and( x, y ) =

4、 0;否则为y。 2) 当x = 1时,or( x, y ) = 1;否则为y。 3) 当x = 1时,not( x ) = 0;否则为1。 4) 当x = 1时,if( x, y, z ) = y;否则为z。,河北大学,11,吴彬 ( ),终止集,感知变量 n, ne, e, se, s, sw , w和nw来表示。 当相应的单元空缺使得机器人可移入时,输入值为0;否则为1. 四个动作north, east, south和west。 north: 机器人在网格中向上移动一个单元 east: 机器人在网格中向右移动一个单元 south: 机器人在网格中向下移动一个单元 west: 机器人在网

5、格中向左移动一个单元,河北大学,12,吴彬 ( ),解的形式,河北大学,13,吴彬 ( ),相对树形解的代码,河北大学,14,吴彬 ( ),适应度,依据一个程序如何完成所设定的任务来对它进行评估。这里,我们把一个程序运行 60次,并计算在这60次运行中被访问的与墙毗邻的单元个数(共有32个单元与墙毗邻,因此,从未走近墙边的程序的计数为0,而理想的程序的计数为32)。然后,我们让机器人分别在10个随机选择的不同初始位置进行前面这个步骤。在这10个运行中被访问的与墙毗邻的单元的总数即为此程序的”适应度”。可能的合理度的最高值为320机器人只有在这10个步骤的每一步的60次运行中均访问了所有与墙毗邻的单元,才可能达到这一最高值.,河北大学,15,吴彬 ( ),实际计算出的解的形式,河北大学,16,吴彬 ( ),谢谢!,参考文献 Steven Matt Gustafson,An Analysis of Diversity in Genetic Programming, http:/www.cs.nott.ac.uk/smg/thesis_html/thesis.html . 郑扣根、庄越挺译, 人工智能, 机械工业出版社, 2000-10-10 .,

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