|
комбинированного метода нечеткой кластеризации обеспечивает получение меньшего значения индекса Се Бени за счёт реализации стратегии эволюционного моделирования. При реализации ГА при кодировании хромосом координатами цен'гров кластеров время расчёта «лучшей» хромосомы увеличилось в 100,0115 раза по сравнению со временем одной генерации классического FCM-алгоритма на основе НМТ1. Для получения такого же результата кластеризации с использованием классического FCM-алгоритма на основе НМТ1 требуется (1,5-5-2) млн. генераций этого алгоритма, для чего требуется (1,2-г-1,6) млн. с., время расчёта по сравнению с временем расчёта при использовании комбинированного метода нечеткой кластеризации увеличивается в (20000 -г-26000) раз (таблица 2.7). На рисунке 2.16 показан пример графических зависимостей оценки здоровья популяции на основе значений показателя качества кластеризации индекса Се —Бени для параметров моделирования из таблицы 2.7 при кодировании хромосом координатами центров кластеров в ГА. Из рисунка видно, что наблюдается быстрая сходимость значений «среднего» и «минимального» здоровья популяции к «максимальному» здоровью (чем меньше значение индекса Се —Бени, чем здоровье «максимальнее»). В случае ГА при кодировании хромосом координатами центров кластеров номер поколения, в котором значение «максимального» здоровья составляет не меньше 99% от значения «среднего», равен 10, а время расчёта составляет 2,960 с., что в 3,79 раз превосходит время расчёта одной генерации классического FCMалгоритма на основе НМТ1. Таким образом, при кодировании хромосом координатами центров кластеров наблюдается некоторое уменьшение количества поколений, необходимых для получения адекватных результатов кластеризации, несмотря на то, что в нескольких первых поколениях наблюдается больший разброс в значениях «максимального», «среднего» и «минимального» здоровья популяции, что объясняется особенностями формирования популяции «жизнеспособных» хромосом. Следовательно, можно существенно уменьшить время кластеризации, если при формулировании условия завершения расчетов использовать оценки значений «среднего» и «максимального» здоровья попу |
При этом при реализации ГА без ДПФП время расчёта «лучшей» хромосомы увеличилось в 75,7639 раза по сравнению со временем одной генерации классического FCM-алгоритма на основе НМТ1. Однако, как показывает анализ, для получения такого же результата кластеризации с использованиемклассического FCM-алгоритма па основе IIMT1 требуется ( 1 , 5 2 2) млн. генераций этого алгоритма, для чего требуется (1,2 -И ,6) млн. с., при этом время расчёта по сравнению с временем расчёта при использовании КМНК увеличи' вается в (20000-^26000) раз. Использование ГА' с ДПФП дает некоторое уменьшение количества поколений и уменьшение значения показателя качества кластеризации —индекса Се Бени при реализации КМНК для получения адекватных результатов кластеризации (таблица 4.3). На рисунках 4.12 и 4.14 показаны примеры графических зависимостей оценки здоровья популяции на основе значений показателя качества кластеризации.—индекса Се Бени^для параметров' моделирования, приведенных в таблице 4.3, при реализации FA без ДПФП и с ДПФП. Таблица 4.3 Параметры моделирования Параметр Алгоритм FCM наоснове HMT1 комбинирование FCM-апгоритма на основе HMTI и ГА (степени принадлежности) комбинйрование ЕСМ-апгоритма на основе 1IMT1 и ГА центры кластеров без ДПФП . центры кластеров с ДПФП Общее количество поколений 500 500 ' 1 500 Номер «лучшей» итерации (поколения) 120 14 458 448 Размер популяции 30 30 30 Значение индекса Се —Бени 0,040339 0.029865 0,026822 0,026769 Время расчета «лучшей» терапии (поколения) (с.) 0,781 (,366 59Л 56 78,109 11омер поколения, при котором имеет место схо;м ость iюпуляции 10 12 10 Время расчета сходимости популяции (с.) • 1.184 3,015 3,79 290 Из рисунков видно, что наблюдается быстрая сходимость значений «среднего» и «минимального» здоровья популяции к «максимальному» здоровью (чем меньше значение индекса Се Бени, чем здоровье «максимальнее»). При этом в случае ГЛ без ДПФ.11 номер поколения, в котором значение «максимального» здоровья составляет не меньше 99% от значения «среднего», равен 12, а время расчёта составляет 3,015 с., что всего в 3,860 раз превосходит время расчёта одной генерации классического FCM-алгоритма на основе НМТ1 (таблица 43). В случае ГЛ с ДПФП номер поколения, в котором значение «максимального» здоровья составляет не меньше 99% от значения «среднего», равен 10, а время расчёта составляет 2,960 с., что в 3,79 раз превосходит время расчёта одной генерации классического FCM -алгоритма на основе 1 1МТ1. Таким образом, в случае ГА с ДПФП наблюдается некоторое уменьшение количества поколений, необходимых для получения адекватных результатов кластеризации, несмотря на то, что в нескольких первых поколениях наблюдается больший разброс в значениях «максимального», «среднего» и «минимального» здоровья популяции, что объясняется особенностями формирования популяции «жизнеспособных» хромосом. Следовательно, можно существенно уменьшить время кластеризации, если при формулировании условия завершения расчетов использовать оценки значений «среднего» и «максимального» здоровья популяции. При этом не следует опасаться преждевременной сходимости популяции, так как быстрая скорость сходимости обеспечивается именно за счет комбинирования FCM-алгоритма па основе НМТ1 и ГЛ. Кодирование хромосомы степенями принадлежности объектов центрам кластеров для данного примера оказалось менее эффективным по сравнению с кодированием хромосомы координатами центров кластеров (рисунки 4.15 и 4.16, таблица 4.3), что объясняется значительным превышением количества объектов над количеством критериев. 291 счёта по сравнению со временем; счёта при использовании КММК увеличивается в (35000-7-46000) раз. На рисунке 6.41 показан пример графических зависимостей оценки здоровья популяции на основе значений показателя, качества кластеризации индекса Се Бени для параметров моделирования, приведенных в таблице-6.3. Как видпо.из рисунка, наблюдается быстрая сходимость значений «среднего» и «минимального» здоровья популяции к. «максимальному» здоровью (чем меньше значение индекса Ge Бени, чем здоровье «максимаиьнее» (лучше)). При этом номер поколения, в котором значение «максимального» здоровья составляе т не:меньше-99% от значения «среднего» равен.12, а время счёта составляет 2,203 с., что всего в 9:415 раз превосходит фемя счёта классического FCM-алгоритма на основе. НМТГ (таблица 6.3). При этом не следует опасаться; преждевременной сходимости популяции,.так как: быстраяскорость сходимости обеспечивается •именно за счёт комбинирования FCM-алгоритмана основе НМТ1 и ГА. , Таким образом^, если при формулировании,условия завершения-расчетов использовать оценки»значений «среднего» и: «максимального» здоровья популяции^ можно существенно уменьшить времякластеризации: . . Работа с подкомплексами . программ «РСМТ-1», «PFCMT1» и . «RECMTT» осуществляется аналогичным образом. Таблица 6.3 Параметры моделирования 11арамстр Алгоритм . FCM на основе НМТ 1 ;. комбинирование РСМ-алгоритма на основе.1-1МТ1 и ГА Общее количество ' итераций (c.ueii поколений) 150 Номер.«лучшей» итерации (смены поколения) 31 ’ 90 Размер популяции • 30 Значение индекса Се —Бени 0,022517 0,014607 ■ Время счёта «лучшей» итерации (смены поколения) (е.) 0,234' 10,078 . 451 |