Главная > Интеллектуальные системы > Адаптация сложных систем
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

6.1.3. Эволюционная адаптация автомата

Другим важным примером является адаптация автомата. Пусть детерминированный конечный автомат, описывающий поведение адаптируемого объекта, имеет вид шестерки:

где — алфавит входов и — алфавит выходов, заданные связями автомата со средой; — алфавит внутренних состояний автомата; — функция переходов, определяющая состояние, в которое переходит автомат из состояния а при входе

функция выхода, определяющая выход автомата при состоянии и входе начальное состояние автомата.

В автомате можно изменять алфавит состояний начальное состояние и функции перехода и выхода Задача оптимизации заключается в том, чтобы, варьируя эти факторы, построить автомат, минимизирующий функционал, заданный на изменяющихся состояниях автомата, т. е. решить задачу

Для вычисления этого функционала необходимо иметь последовательность состояний среды которая образует вход автомата.

Случайный поиск оптимального автомата, минимизирующего заданный функционал, образуется путем использования операций преобразования графа автомата, в котором вершинами являются внутренние состояния а направленными дугами — условные переходы, определяемые функцией перехода Очевидно, что операции преобразования этого графа обеспечивают соответствующее изменение автомата.

При оптимизации структуры автомата случайные вариации его структуры образуются, например, следующими операциями над графом, аналогичными перечисленным в п. 6.1.2:

введение новой вершины со случайными дугами, связывающими ее с другими вершинами, т. е. случайное задание функции

устранение случайно выбранной вершины вместе с ее дугами;

введение новой дуги, связывающей две случайно выбранные вершины т. е. задание функций

устранение случайно выбранной дуги;

случайное «переключение» случайно выбранной дуги, т. е. переход от где и — случайные вершины.

Как видно, реализация одного из указанных операторов-мутаций несколько изменяет автомат и тем самым — значение минимизируемого функционала. Естественно те мутации, которые уменьшают значение функционала, считать благоприятными, а мутации, увеличивающие его, — неблагоприятными, что и использует процесс отбора.

Параметрическая адаптация, предшествующая этому отбору, состоит в определении начального состояния и функции выхода, задаваемой значением выхода автомата у, соответствующего паре что эквивалентно заданию функции выхода Это означает, что алфавит У автомата и его начальное

Состояние определяются на стадии параметрического синтеза, т. е. методами параметрической адаптации (непрерывной и дискретной), рассмотренной в главе 4.

Направление эволюционной адаптации интенсивно развивается в настоящее время и получило наименование эволюционного моделирования [36, 126, 127], что связано с оценкой функционала (6.1.12) путем моделирования поведения автомата в заданной среде.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление