Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
10
ArkadiuszBarczak
>VI]procesjestkontynuowanyodpunktu>II]ażdouzyskaniazadowalającego
rozwiązania.
Odtradycyjnychmetodoptymalizacyjnychalgorytmygenetyczneróżniąsię
tym7że:
-nieprzetwarzająbezpośrednioparametrówzadania7leczichzakodowanąpo-
stać7
-początkiemprzeszukiwanianiejestpojedynczypunkt7leczpewnaichpopu-
lacja7
-korzystajątylkozfunkcjiprzystosowania7niezaśzjejpochodnychlubin-
nychpomocniczychinformacji7
-opartesąnaprobabilistycznych7aniedeterministycznychregułachwyboru.
Podstawowymelementemalgorytmówgenetycznychjestfunkcjaprzystosowa-
nia.Stanowionamiaręprzystosowaniadanegoosobnikawpopulacji.Funkcjata
jestniezwykleistotna7gdyżpozwalaocenićstopieńprzystosowaniaposzczegól-
nychosobnikówpopulacjiinatejpodstawiewybraćosobnikinajlepiejprzystoso-
wane7zgodniezewolucyjnązasadąprzetrwanianajlepiejprzystosowanych.
Wartykulesformułowanonastępującezadaniebadawcze:dllzldlnychwlrto-
ściczęstotliwościrBzonlnsowych"
+NOV
1
+7...7V
n
+Pizldlnychwlrtościczęstotliwo-
ścilntyrBzonlnsowychZ
+NOz
1
+7...7z
n
+PwyznlczyćfizyczniBrBllizowllnBmlciBrzB
mlsMisztywnościKprzyzl#ożBniu)żBwfunkcjicBlu$ędącBjfunkcjąprzystoso-
wlniluwzględnionoróżnicęwBktorówczęstotliwościrBzonlnsowychWΩ
+-ΩW)
różnicęwBktorówczęstotliwościlntyrBzonlnsowychWZ
+-ZWorlztzwśwspó#-
czynnikMA)(ModllAssurlncB)ritBrion+ś
WspółczynnikMA)dladwóchwektorówmodalnych
I
i
+
±
{
I
i
+
1
7...7
I
in
+
}
oraz
I
i
±
{
I
i
1
7...7
I
in
}
jestzdefiniowanyzapomocąwzoru:
MA)
(
I
i
+7
I
i
)()()
±
I
+
i
,
I
I
i
+
,
i
+
I
I
i
i
2
,
I
i
(12)
WspółczynnikMA)jestwspółczynnikiemkorelacjizdefiniowanychwektorów
własnych.JeżeliwspółczynnikMA)mawartość17toporównywanewektorysą
jednakowe.
Funkcjaprzystosowaniaskładasięztrzechkomponentów7zktórychpierwszy7
oznaczony-
ω
7dotyczyczęstotliwościrezonansowych:
-
ω
±
Σ
i
±
n
1
.
ω
i
(
|
|
k
ω
i
+
ω
-
i
+
ω
i
N
|
|
)
2
Drugi7oznaczony-z7dotyczyczęstotliwościantyrezonansowych:
(13)
