Wie man Software-Metriken für genetische Algorithmen erfinden

June 3

Chaostheorie besagt, dass viele reale Prozesse, die zufällige scheinen mathematisch modelliert werden können, aber das richtige Modell zu finden, kann extrem schwierig sein. Ein Tool, mit dem Mathematiker oft finden löst diese Modelle nennt man genetische Algorithmen. Anstelle von analytischen Methoden, entwickelt der Computer ein eigenes Modell mit einem Prozess ähnlich wie in der Biologie mit Zufälligkeit und Mutation. Gehen folgendermaßen Sie vor, um einen genetischen Algorithmus zu erstellen, dann eine Reihe von Kennzahlen zu verfeinern, das Modell zu entwickeln.

Anweisungen

Genetische Algorithmen erstellen

1 Die Daten zu sammeln. Das Problem kann die Bewegung der Aktienkurse über längere Zeit, Temperatur-Beobachtungen oder die präzise Bewegung der Planeten Modellierung werden.

2 Erstellen Sie ein Computerprogramm, das das Modell entwickelt. Das Modell kann durch eine lange Zeichenfolge aus Buchstaben oder Zahlen, jede anweisen, das Programm ausführen, eine mathematische Operation dargestellt werden.

3 Erstellen von 50 oder 100 zufällige Zeichenfolgen jeweils eine mögliche Lösung des Problems darstellen.

4 Führen Sie jedes Modell und vergleichen Sie die Ergebnisse mit den beobachteten Daten. Ordnen Sie jedes Modell mit den unten beschriebenen Metriken.

5 Wählen Sie die beste 5 oder 10 Modelle. Kopieren Sie diese eine andere Modelle von 50 bis 100, zufällig hinzufügen, ändern oder löschen einige Vorgänge in jedem erstellen.

6 Wiederholen Sie den Vorgang, bis ein Modell die richtige Lösung generiert.

Gewusst wie: Metriken zu erfinden

7 Gemessen Sie Genauigkeit. Das Modell, das in den realen Ergebnissen passende am nächsten kommt ist meist der beste Kandidat für die Veredelung. Summe der Quadrate der Differenzen (beobachtet--Modell) ^ 2. Dies wird diese Modelle mit die größten Fehler beseitigen.

8 Count Treffern. Legen Sie einen Schwellenwert für einer Übereinstimmung, möglicherweise in 0,01 % die richtige Antwort, dann zählen Sie die Anzahl von Treffern. Es möglicherweise erforderlich, zunächst eine ziemlich große Schwelle dann ziehen Sie es Fortschreiten Modelle.

9 Faktor-Einfachheit in der Partitur. Eine kleinere, einfachere Lösung ist eleganter und leichter zu verstehen. Nachdem Genauigkeit gemessen wird, passen Sie Resultate um kürzere und einfachere Modelle bevorzugen an.

10 Fügen Sie zufällige Chance. Passen Sie jedes Ergebnis zufällig um schwächere Lösungen zu ermöglichen.

11 Ein Turnier zu organisieren. Beginnen Sie mit mehreren Gruppen von Modellen und nur Rang innerhalb der Gruppe. Dadurch können mehrere Lösungen, parallel zu verfeinern.

12 Seien Sie kreativ. Forschung der Literatur, Metriken, die für andere zu arbeiten, dann verfeinern Sie diese an Ihre Bedürfnisse zu finden.

Tipps & Warnungen

  • Ein großer Testfall für genetische Algorithmen ist der staatlichen Lotterien. Erstellen Sie eine Reihe von Operationen, die mische die Lotto-Kugeln und die Ergebnisse der letztjährigen Ergebnisse übereinstimmen. Es gibt kaum eine Chance, die das resultierende Modell funktioniert, aber es macht eine große Programmierübung.