- •Моделі компонентів комп’ютерних систем при автоматизованому проектуванні.
- •Статичні та динамічні експертні системи.
- •Структура скс для керування технічним об’єктом Формування бази даних та знань в системах проектування скс.
- •Основні операції над множинами нечіткої логіки
- •Побудова баз знань на основі семантичних дерев Лінгвістичні змінні та функції належності нечіткої логіки
- •Фреймові структури баз знань в експертних системах Различные представления знаний в существующих системах.
- •Процедури фазифікації та дефазифікації в системах керування на основі нечіткої логіки.
- •Формування початкової популяції в генетичному алгоритмі
- •Структура та прототип штучного нейрона
- •Різновиди технічних об’єктів, для яких проектується скс Види активаційних функцій в штучних нейронах
- •Математичні моделі об’єктів в системах управління з використанням скс.
- •1.Одношарові штучні нейронні мережі.
- •2.Лінгвістичні змінні та функції належності нечіткої логіки.
- •3.Багатошарові штучні нейронні мережі.
- •4.Процедури фазификації та дефазифкації в системах керування на основі нечіткої логіки.
- •5.Двошарова нейронна мережа.
- •6.Комп’ютерні cистеми управління на основі засобів нечіткої логіки.
- •7.Реалізація довільної логічної функції на штучних нейронних мережах.
- •8.Процедури прийняття рішень в системах керування на основі нечіткої логіки.
- •9.Розпізнавання рукописних букв нейронними мережами.
- •10.Структура та класифікація експертних систем як засоба штучного інтелекту.
- •Стадии жизненного цикла скс
- •Оператор кросинговера в генетических алгоримах
- •Основные этапы проектирования скс и сетей
- •Подготовительный этап.
- •Эскизное проектирование.
- •Рабочее проектирование
- •Структура та класифікація експертних систем, як засоба штучного інтелекту
- •Природный отбор и генетическое наследование в генетических алгоритмах
- •Виды современных компьютерных систем как способов обработки информации
- •Рівні опису скс як технічного об’єкта при проектуванні.
- •2.3 Операторы рекомбинации (кроссинговера)
- •2.4 Мутация
- •Ієрархична структура скс як складного технічного об’єкту.
- •1)Структурна схема та робота генетичного алгоритму
- •2) Задачи анализа и синтеза при проектировании скс и сетей
2.4 Мутация
После выполнения операторов кроссинговера полученные потомки с вероятностью подвергаются мутации, которая может быть выполнена различными способами [].
Двоичная мутация.
В классической мутации для каждой особи случайно выбирается позиция и с малой вероятностью от 0,001 до 0,01 выполняется инвертирование значения в выбранной позиции.
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
0 |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
Рис.8 Мутация-инверсия
Иногда используется оператор инверсии, фактически являющийся разновидностью классической мутации. При этом случайным образом выбираются 2 позиции в особи и далее производится обмен значениями генов между ними. Пример выполнения этого оператора представлен на рис.8.
Мутация над вещественными числами
Мутация над вещественными потомками выполняется путем сложения особи с небольшим случайным значением, которое называется шагом мутации. Выбор размера шага мутации зависит от рассматриваемой проблемы, и шаг в общем случае может изменяться в процессе решения задачи. Маленький шаг дает большую точность, но ведет к большим временным затратам. Мутация с постоянным шагом и постоянной вероятностью называется однороднойи выполняется следующим образом
,
где A, – значения вещественной особи до и после мутации.
Часто для повышения эффективности поиска вероятность мутации и шаг изменяются в процессе решения задачи. Мутация с постоянной вероятностью может привести как к увеличению, так и к уменьшению значения целевой функции. На этапе сходимости ГА к оптимуму целесообразно уменьшать вероятность случайной мутации. Обычно на начальном этапе . А на конечном этапе вероятность мутации уменьшают. Для реализации этой процедуры иногда используют метод моделирования отжига (simulationannealing), который определяет следующий закон изменения вероятности мутации:, где t – номер поколения. Аналогично может изменяться и шаг мутации.
Ієрархична структура скс як складного технічного об’єкту.
Техническое обеспечение современных САПР имеет иерархическую структуру. Принято выделять следующие уровни:
- центральный вычислительный комплекс (ЦВК ),
- автоматизированные рабочие места ( АРМ ),
- комплекс периферийного программно-управляющего оборудования.
Центральный вычислительный комплекс предназначен для решения сложных задач проектирования. Представляет собой ЭВМ средней или высокой производительности с типовым набором периферийных устройств. Возможно расширение этого набора некоторыми средствами обработки графической информации. Для повышения производительности в ЦВК могут использоваться многопроцессорные или многомашинные комплексы.
АРМы предназначены для решения сравнительно несложных задач и организации эффективного общения пользователя САПР с комплексом технических средств. Включает в свой состав мини-ЭВМ и (или) микро-ЭВМ , графические и символьные дисплеи, координатосъемщики, устройства символьного и графического документирования и другие с соответствующим базовым и прикладным программным обеспечением. Для некоторых АРМ характерен интерактивный режим работы с обработкой графической информации.
Комплекс периферийного программно-управляющего оборудования предназначен для получения конструкторско-технологической документации и управляющих программ на машинных носителях для исполнительных технологических автоматов. В его составе исполнительное программно-управляющее оборудование , средства диалогового взаимодействия. В составе ЭВМ с большим объемом внешней памяти. Подобные комплексы обычно называют технологическими. На данном оборудовании решаются задачи редактирования, тиражирования, архивного сопровождения документации и др.
Наличие указанных уровней приводит к соответствующей структуре программного и информационного обеспечения САПР. В результате уровни ЦВК, АРМ и ТК , первоначально выделяемые как уровни технического обеспечения, становятся уровнями САПР.