Diplomska naloga (.pdf)
Diplomska naloga (.pdf)
Diplomska naloga (.pdf)
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
3.3 Genetski algoritmi za problem večplastnega absorberja 29<br />
osebkom, ki ne izpolnjujejo dopustnega pogoja, dodelimo vrednost 0. Osebke,<br />
ki dopustnemu pogoju zadostijo zgolj pri frekvenci, okoli katere optimiziramo, pa<br />
označimo z 1. Pri optimizaciji po debelini absorberja v primeru, da osebek zadosti<br />
dopustnim pogojem (pri frekvenčnih vrednostih z delovnega frekvenčnega intervala<br />
ne preseže določene odbojnosti), kot vrednost kriterijske funkcije vrnemo debelino<br />
absorberja, ki se običajno giblje pod 1 cm. Nedopustnim osebkom pa dodelimo<br />
vrednost 1 m in jih s tem označimo kot nedopustne.<br />
3.3.3 Selekcija in prekrižanje<br />
S funkcijo Selekcija izvedemo uteženo selekcijo z ruleto.<br />
V primeru optimizacije po širini frekvenčnega pasu za potrebe selekcije nedopustnim<br />
osebkom začasno spremenimo vrednost kriterijske funkcije v vrednost<br />
(vrednost_najboljšega · 0.1). S tem nedopustnim osebkom dodelimo večjo vrednost<br />
in tako povečamo verjetnost ohranitve njihovih genov skozi naslednje generacije.<br />
Nedopustnim osebkom določimo tako visoko vrednost zaradi dejstva, ker<br />
lahko nedopusten osebek z zelo majhno spremembo postane ne le dopusten, temveč<br />
tudi izredno dober osebek. Selekcija nam tako vrne dva starša, ki sta izbrana z<br />
verjetnostjo, sorazmerno njunima vrednostima kriterijske funkcije.<br />
Pri optimizaciji po debelini absorberja za potrebe selekcije nedopustnim osebkom<br />
spremenimo vrednost kriterijske funkcije v (0.004 ·št_plasti_v_absorberju)<br />
in nato vse vrednosti v vrednost −1 . Funkcija Selekcija z verjetnostjo, ki je obratnosorazmerna<br />
kakovostim osebkov, izbere dva starša.<br />
Iz dveh izbranih staršev naredimo dva nova potomca. Starša križamo tako, da<br />
se sprehodimo po njunih kromosomih od gena do gena. Če je naključno število<br />
r < 0.5 (r ∈ (0, 1)), prvi potomec podeduje material v plasti po prvem staršu, če pa<br />
je r > 0.5, ga podeduje po drugem staršu. Ravno nasprotno deduje drugi potomec.<br />
Debelino posamezne plasti j potomca dedujeta preko naslednjega prekrižanja:<br />
potomec1 j<br />
= r(starš1 j ) + (1 − r)(starš2 j ),<br />
potomec2 j<br />
= (1 − r)(starš1 j ) + r(starš2 j ),<br />
pri čemer je r naključno število z intervala (0, 1), potomec1 j je debelina j-te plasti<br />
prvega potomca in analogno velja za potomec2 j , starš1 j ter starš2 j .<br />
3.3.4 Določitev nove populacije<br />
Pri gradnji nove populacije kombiniramo uteženo selekcijo z ruleto in elitizem. S parametrom<br />
elitizem, ki ga določimo v datoteki podatki.mat, določimo delež osebkov iz<br />
populacije staršev, ki se bo prenesel v populacijo potomcev. Elitizmu primerno prenese<br />
funkcija Nova iz populacije staršev ustrezno število najboljših osebkov v populacijo<br />
potomcev. Ostale potomce dobi s pomočjo križanja, kot je opisano v zgornjem<br />
razdelku. Elitizem upošteva tudi kriterijska funkcija Kriterijska in preračuna samo
Change language