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  • 适应度函数

    2013-04-08 14:46:19
    适应度函数
  • 遗传算法适应度函数

    2015-09-02 17:17:12
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  • 粒子群算法的适应度函数
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    热门讨论 2010-12-07 21:56:44
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  • 粒子群算法的适应度函数问题

    千次阅读 2020-04-23 18:29:49
    粒子群算法的适应度函数问题 最近在看粒子群算法的相关论文,看到粒子群中,每个粒子在初始化速度:V=[v1,v2,v3] 和 位置:P=[P1,P2,P3]后,会将P带入到适应度函数:f(x) 中计算,关于f(x)如何得来,我看到相关论文...

    粒子群算法的适应度函数问题

    最近在看粒子群算法的相关论文,看到粒子群中,每个粒子在初始化速度:V=[v1,v2,v3] 和 位置:P=[P1,P2,P3]后,会将P带入到适应度函数:f(x) 中计算,关于f(x)如何得来,我看到相关论文中直接拿目标函数当做适应度函数的:
    在这里插入图片描述

    但是这个适应度函数 f 里面的变量都是具体的题目信息(难度系数,知识点,题型),粒子的位置属性P怎么能够带入到这个表达式里呢?求大神帮帮忙,指点一二吧,拜托了!!!

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  • 适应度函数定义如下: 架构的适应度函数为某些架构特征提供了客观的完整性评估。 适应度函数,本质上就是一组评估函数,用以评估架构在不同维度上的表现(性能、可靠性、安全性、伸缩性、代码规范等),并从全局角度...

    适应度函数定义如下:
    架构的适应度函数为某些架构特征提供了客观的完整性评估。

    适应度函数,本质上就是一组评估函数,用以评估架构在不同维度上的表现(性能、可靠性、安全性、伸缩性、代码规范等),并从全局角度进行平衡,从而实现增量和引导式演进。

    适应度函数不单指特定的一种方法(如,单体测试),而是所有能够评估架构性能的方法。适应度函数可以是单体测试、功能性测试、监控和日志工具等。但是不是所有方法都是适应度函数,只有该方法能够评估架构性能的时候,才是适应度函数(用于验证业务的单体测试就不是适应性函数)。

    架构师通过适应度函数以及预先设定的阈值,能够对当前架构在某个维度上的性能进行评估(例如,使用适应性函数(单体测试)对服务的吞吐量进行评估),当评估结果不符合预先设定的阈值时,可让开发人员及时对问题进行解决。

    适应度函数的最终目的是为架构师提供一个清晰、准确的评估结果,通过衡量这个评估结果,让架构在每次的增量变更中能够及时发现问题,引导整个架构朝着预想的方向演进。

    总而言之,适应度函数就是架构在演进过程中的约束。

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  • 适应度函数如下:function scores=jisuan(pop)A=[0 0 1 0;0 0 0 1;0 -409.24 -81.06 104.63;0 269.35 54.58 -54.58];B=[0 0;0 0;101.7 101.7;-53.05 -53.05];C=eye(4);D=[0 0;0 0;0 0;0 0];Q=[pop(1) 0 0 0; 0 pop(2...

    适应度函数如下:

    function scores=jisuan(pop)

    A=[0 0 1 0;0 0 0 1;0 -409.24 -81.06 104.63;0 269.35 54.58 -54.58];

    B=[0 0;0 0;101.7 101.7;-53.05 -53.05];

    C=eye(4);

    D=[0 0;0 0;0 0;0 0];

    Q=[pop(1) 0 0 0; 0 pop(2) 0 0;0 0 pop(3) 0;0 0 0 pop(4)];

    R=[1 0;0 1];

    Bc=B;

    Cc=C;

    Dc=D;

    [K,S,E]=lqr(A,B,Q,R);

    Ac=(A-B*K);

    T=0:0.005:15;

    U=0*ones(3001,2);

    x0=[0;0;0.3;0];

    [y,x]=lsim(Ac,Bc,Cc,Dc,U,T,x0);

    u=-1*(K*x');

    scores=1-1/(pop(1)*(x(:,1)'*x(:,1))+pop(2)*(x(:,2)'*x(:,2))+pop(3)*(x(:,3)'*x(:,3))+pop(4)*(x(:,4)'*x(:,4)));

    end

    总是报错:

    Error running optimization.

    The "lqr" command failed to stabilize the plant or find an optimal feedback gain. To remedy this problem:

    1. Make sure that all unstable poles of A are controllable through B (use MINREAL to check)

    2. Modify the weights Q and R to make [Q N;N' R] positive definite (use EIG to check positivity).

    求大神帮助!!

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  • 遗传算法中适应度函数的研究论文,还不错!
  • 适应度函数,本质上就是一组评估函数,用以评估架构在不同维度上的表现,并从全局角度进行平衡,从而实现增量和引导式演进。简言之,其实就是能够构建出一套架构监控机制。 适应度函数,并不一定全部采用自动化手段...

    适应度函数,本质上就是一组评估函数,用以评估架构在不同维度上的表现,并从全局角度进行平衡,从而实现增量和引导式演进。简言之,其实就是能够构建出一套架构监控机制。

    适应度函数,并不一定全部采用自动化手段,甚至某些维度不可能采用自动化手段。评估函数的确定,和问题域密切相关。需要识别出关键维度和相关维度。

    架构特性---适应度函数----探索式架构设计

    工程效率提升(CI)----这里联想到百度的工程效率部。

    微服务架构,让我联想到Erlang的进程,所有进程都是独立的,相互不耦合,仅仅通过消息进行通讯。此处的进程并不是操作系统进程,而是虚拟进程。这让版本升级异常简单,甚至可以实现不中断服务的热升级。而微服务架构,只是这种思维的一种特别版本。服务是单独的进程,运行于Docker容器中,服务本身也支持了横向伸缩。需要彻底了解:微服务和WebService到底有何区别?

    如何评估架构的长期有效性?一个架构,只有经过设计、实现、测试、升级和变更这个生命周期之后,才能得到有效评估。简言之,只有真正在暴风雨中生存下来的,才是具有长期演化可能的架构。

    那么如何评估呢?除了无法避免的手工评估手段之外,自动化评估工具集是更关键性的手段,而如果要做到自动化,则可测试性必须在架构设计时给予充分的考量和设计。也就是说,可测试性本质上是需要设计的。自动化评估最大的优势是可以根据需要灵活调整其运行的时间、频率,并可以重复执行。

    假设驱动开发是个颇有创意的思路。它避免了依赖于单个BA或者市场人员对需求的把握,而是通过技术手段,采用不同策略并行的方式,继而通过统计来从用户行为中学习,从而构建出更有价值的系统。本质上假设驱动开发仍然属于反馈环,用户亦作为反馈环的重要环节参与其中。假设驱动开发可以使用的技术手段很多,比如微服务中,可以通过服务路由来确定哪些服务最被常用;比如传统软件中,通过增加用户操作日志来采集用户行为并对其进行分析。

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  • GA/GP中的适应度函数

    千次阅读 2015-06-09 22:12:01
    进化算法GA/GP中,适应度函数对进化方向有重要影响,也是影响运行效率的关键因素。
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  • 遗传算法的编码与适应度函数.ppt遗传算法的特点: (1)遗传算法不是直接作用在参变量集上,而是利用参变量集的某种编码; (2)遗传算法不是从单个点,而是从一个点的群体开始搜索; (3)遗传算法利用适应值信息,无需...
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    万次阅读 多人点赞 2017-11-17 23:11:33
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空空如也

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