Проверяемый текст
Демидова, Лилия Анатольевна. Развитие методов теории нечётких множеств и генетических алгоритмов для задач поддержки принятия решений в условиях неопределённости (Диссертация 2009)
[стр. 97]

скрещивания и мутации и вычислением значений функции соответствия по формуле (2.16) для новой популяции хромосом размером (Р + Rc •Р) .
3.
Для новой популяции размером (P + Rc •Р), представленной хромосомами, закодированными координатами центров кластеров, выполняется один шаг FCM-алгоритма на основе НМТ1 с вычислением новых значений ФП (нечетких степеней принадлежности) объектов центрам кластеров в соответствии с формулой (2.5), новых координат центров кластеров в соответствии с формулой (2.6).
Затем реализуется вычисление новых значений ФП объектов центрам кластеров в соответствии с формулой (2.5) и вычисляются значения функции соответствия по формуле (2.16).
4.
Из расширенной популяции размером (2Р + Rc »Р), полученной путем объединения популяции размером Р предыдущего шага и популяции размером (P + R c -P) текущего шага, удаляются «нежизнеспособные» (Р + RC-Р) хромосом с максимальными значениями функции соответствия по формуле (2.16).
Если g < G , осуществляется переход к шагу 2.
Если g > G, то работа ГА завершается и осуществляется переход к шагу 5.
5.
Выбирается лучшая хромосома, которая минимизирует функцию соответствия по формуле
(2.16).
Искомые координаты центров нечетких кластеров определяются на основе лучшей хромосомы.
В качестве результирующих
нечетких степеней принадлежности объектов центрам кластеров полагаются степени принадлежности объектов центрам кластеров, соответствующие лучшей хромосоме и уже вычисленные в ходе реализации
комбинированного метода нечеткой кластеризации.
Следует отметить, что на втором шаге комбинированного метода нечеткой кластеризации в качестве ГА используется ГА, описанный в п.
2.3.3.
Так как FCM-алгоритм является итерационным алгоритмом, то при реализации ГА в каждом поколении наряду с «главной» популяцией хромосом, закодированных координатами центров кластеров, вычисляется «вспомогательная» популяция нечетких степеней принадлежности объектов центрам кластеров.
97
[стр. 278]

нечетких множеств первого типа и генетического алгоритма нри кодировании хромосом координатами центров кластеров без дополнительного пересчета значений функций принадлежности Комбинированный метод нечеткой кластеризации, предполагающий поочередное выполнение FCM-алгоритма на основе НМ Т1 и ГА при кодировании хромосом координатами центров кластеров без ДПФП может быть реализован,следующим образом [98, 99, 122].
1.
Выполняется один шаг FCM-алгоритма па'основе НМТ1 при формировании хромосом начальной популяции размером Р‘.
2.
При g < G (G иg максимальное и текущее'количество поколений ГА соответственно) выполняется один шаг ГА с реализацией операций скрещивания н мутации и вычислением значений функции соответствия по формуле (4.36) для новой популяции хромосом размером (Р + Rc ■Р ).
3.
Для новой популяции размером (Р + Rc ■Р), представленной хромосомами, закодированными координатами центров кластеров, выполняется один шаг FCM-алгоритма’на основе НМТ1 с вычислением новых значений ФП (нечетких степеней принадлежности) объектов центрам кластеров в соответствии с формулой (4.6), новых координат центров кластеров в соответствии с формулой (4.7) и значений функции соответствия по формуле (4.36).
4.
Из расширенной популяции размером (2 ■Р + Rc ■Р), полученной путем объединения популяции размером Р предыдущего шага и популяции размером (Р + Rc ■Р) текущего шага, удаляются «нежизнеспособные» (Р + Rt ■Р) хромосом с максимальными значениями функции соответствия по формуле (4.36).
Если g < G , осуществляется переход к шагу 2.
Если g >G, то работа ГА завершается и осуществляется переход к шагу 5.
5.
Выбирается лучшая хромосома, которая минимизирует функцию соответствия по формуле
(4.36).
Искомые координаты центров нечетких кла4;4.1 Комбинирование FCM-алгоритма.на основе 278

[стр.,281]

3.
Для повой популяции размером (Р + Rc ■Р), представленной хромосомами, закодированными координатами центров кластеров, выполняется один шаг FCM-алгоритма на основе I-IMT1 с вычислением новых значений ФП (нечетких степеней принадлежности) объектов центрам кластеров в соответствии с формулой (4.6), новых координат центров кластеров в соответствии с формулой (4.7).
Затем реализуется ДПФП объектов центрам кластеров в соответствии с формулой (4.6) и вычисляются значения функции соответствия по формуле (4.36).
4.
Из расширенной популяции размером (2 •Р + Rc ■Р ), полученной путем объединения популяции размером Р предыдущего шага и популяции размером (Р + Rc •Р) текущего шага, удаляются «нежизнеспособные» (Р + Rc -Р) хромосом с максимальными значениями функции соответствия по формуле (4.36).
Если g < G , осуществляется переход к шагу 2.
Если g > G , то работа ГА завершается и осуществляется переход к шагу 5.
5.
Выбирается лучшая хромосома, которая минимизирует функцию соответствия по формуле
(4.36).
Искомые координаты центров нечетких кластеров определяются на основе лучшей хромосомы.
В качестве результирующих нечетких степеней принадлежности объектов центрам кластеров полагаются степени принадлежности объектов центрам кластеров., соответствующие лучшей хромосоме и уже вычисленные в ходе реализации
КМНК.
4.4.3 Комбинирование FCM-алгоритма на основе нечетких множеств первого тина и генетического алгоритма при кодировании хромосом степенями принадлежности объектов центрам кластеров При кодировании хромосом нечеткими степенями принадлежности объектов центрам кластеров комбинирование РСМ-алгоритма и ГА реализуется следующим образом [98, 99, 122].
1.
Выполняется один шаг FCM-алгоритма на основе НМТ1 при формировании хромосом начальной популяции размером Р .


[стр.,307]

ответствии с формулой (4.46).
Затем реализуется ДПФТ объектов центрам кластеров в соответствии с формулой (4.44), определяются новые значения «ширины зоны» rjj ( j = \,с) и вычисляются значения функции соответствия по формуле (4.43).
4.
Из расширенной популяции размером (2 ■Р + Rc ■Р ) , полученной путем объединения популяции размером Р предыдущего поколения и популяции размером (Р + Rc ■Р) текущего поколения, удаляются «нежизнеспособные» (Р + Rc ■Р) хромосом с максимальными значениями функции соответствия по формуле (4.43).
Если g < G , осуществляется переход к шагу 2.
Если g > G, то работа ГА завершается и осуществляется переход к шагу 5.
5.
Выбирается лучшая хромосома, которая минимизирует функцию соответствия по формуле
(4.43).
Искомые координаты центров кластеров определяются на основе лучшей хромосомы.
В качестве результирующих
возможностных степеней принадлежнос ти объектов центрам кластеров полагаются степени принадлежности объектов центрам кластеров, соответствующие лучшей хромосоме и уже вычисленные в ходе реализации КМВК.
Так как PCM-алгоритм является итерационным алгоритмом, то при реализации 1’А в каждом поколении наряду с «главной» популяцией хромосом, закодированных координатами центров кластеров, вычисляются «вспомогательные» популяция возможностных степеней принадлежности объектов центрам кластеров и популяция значений «ширины зоны» rjj ( j = 1,с).
4.6.2 Генетический алгоритм оптимизации результатов кластеризации с использованием PFCM-алгоритма на основе нечетких множеств первого типа Комбинированный метод возможностно-нечеткой кластеризации (KMBI1K), предполагающий поочередное выполнение PFCM-алгоритма на основе НМТ1 и ГА при кодировании хромосом координатами центров кластеров с ДПФП и ДПФТ может быть реализован следующим образом [124].
307

[Back]