Presentazione standard di PowerPoint - Emanuele Cipolla
Presentazione standard di PowerPoint - Emanuele Cipolla Presentazione standard di PowerPoint - Emanuele Cipolla
NSGA-II: Inizializzazione,Ranking e ordinamento • L’inizializzazione procede, come di norma, casualmente • La prima operazione da fare è assegnare la fitness (o rank) Il rango assegnato sarà pari al fronte in cui la soluzione si trova • Per soddisfare due o più funzioni obiettivo non basta la fitness: Costruzione degli insiemi di Pareto: dominanza valutata confrontando ogni soluzione con tutte le altre 22
NSGA-II fase 2: crowding distance/1 Garantire rappresentazione ottima dell’insieme di Pareto: l’insieme dev’essere più eterogeneo possibile Priorità di prelevamento più alto per le zone a più bassa densità di soluzione: crowding distance Crowding distance: trovare la distanza euclidea tra ciascun individuo in un fronte basandosi sui suoi m obiettivi nell’iperspazio mdimensionale, infinita per gli elementi al confine. 23
- Page 1 and 2: Controllo intelligente del sistema
- Page 3 and 4: Algoritmi genetici - accezione biol
- Page 5 and 6: 1010010|0001000|0010 Algoritmi gene
- Page 7: Ordinamento e selezione - parte 1
- Page 10 and 11: Ordinamento e selezione - parte 5
- Page 12 and 13: Ricombinazione - Tecniche • Cross
- Page 14 and 15: Rimpiazzamento - Introduzione • i
- Page 16 and 17: Condizioni di arresto e criteri di
- Page 18 and 19: Algoritmi multi-obiettivo - Le funz
- Page 20 and 21: Algoritmi multi-obiettivo - Esempio
- Page 24 and 25: NSGA-II fase 3: selezione a torneo
- Page 28 and 29: NSGA-II fase 5: rimpiazzamento •
- Page 30 and 31: Ambiente di sviluppo: entità 30
- Page 32 and 33: Ambiente di sviluppo: generalità G
- Page 34 and 35: Risultati: prestazioni dell’algor
- Page 36 and 37: Risultati: confronto con altre tecn
- Page 38: Grazie per l’attenzione 38
NSGA-II fase 2: crow<strong>di</strong>ng <strong>di</strong>stance/1<br />
Garantire rappresentazione<br />
ottima dell’insieme <strong>di</strong> Pareto:<br />
l’insieme dev’essere più<br />
eterogeneo possibile<br />
Priorità <strong>di</strong> prelevamento più<br />
alto per le zone a più bassa<br />
densità <strong>di</strong> soluzione: crow<strong>di</strong>ng<br />
<strong>di</strong>stance<br />
Crow<strong>di</strong>ng <strong>di</strong>stance: trovare la<br />
<strong>di</strong>stanza euclidea tra ciascun<br />
in<strong>di</strong>viduo in un fronte basandosi sui<br />
suoi m obiettivi nell’iperspazio m<strong>di</strong>mensionale,<br />
infinita per gli<br />
elementi al confine.<br />
23