Растригин
Л.А. Адаптация сложных систем. 375 с.
Учебник
состоит из одного файла формата
PDF. Скачать.
Монография
посвящена одному из бурно развивающихся
направлений современной кибернетики — методам
адаптации сложных объектов. В качестве алгоритмов
адаптации описываются различные модификации
случайного поиска как наиболее эффективного
средства управления сложными объектами.
Впервые рассматриваются алгоритмы структурной
адаптации (альтернативной и эволюционной),
позволяющие эффективно изменять структуру
объекта в процессе его функционирования.
Приводятся многочисленные примеры применения
адаптивного подхода для решения широкого
класса научно-технических задач — таких,
как адаптация вычислительных систем и процессов
обучения иностранному языку; синтез оптимальных
решающих правил, многопороговых логических
элементов и планов эксперимента; агрегация
(разрезание) графов, и других.
Содержание
Предисловие
................................................................................................
9
Глава 1. ПРОБЛЕМА АДАПТАЦИИ
......................................................... 13
§ 1.1. Адаптация в процессах
управления сложным объектом . . . 13
1 . 1 . 1 . Управление и его
атрибуты ........................................ . . 14
1.1.2. Этапы управления сложным
объектом......................................... 17
1.1.3. Адаптация системы
управления .......................................... 25
§ 1.2. Постановка задачи
адаптации ............................................................ 28
§ 1.3. Адаптация и оптимизация
.................................................................. 32
§ 1.4. Адаптация и компенсация
.................................................................. 35
§ 1.5. Типы адаптации
...................................................................................
38
1.5.1. Классификация типов
адаптации.......................................... 38
1.5.2. Параметризация структуры
объекта............................................ 41
Глава 2. ОБЪЕКТЫ АДАПТАЦИИ
..................................................... . 45
§ 2.1. Сложная система как объект
адаптации ....... 45
§ 2.2. Вычислительная система как
объект адаптации ..... 47
2.2.1. Специфика вычислительных
систем.............................................. 47
2.2.2. Уровни адаптации
вычислительной системы ............................... 49
2.2.3. Алгоритмический уровень
адаптации вычислительной системы 50
2.2.4. Программная адаптация
вычислительной системы ... 52
2.2.4.1. Адаптивный выбор программы сортировки
массивов 53
2.2.4.2. Адаптация способов
кодирования информации в канале
передачи данных вычислительной
системы .............................. 53
2.2.5. Системная адаптация
вычислительной системы .... 53
2.2.5.1. Адаптивная сегментация
памяти системного математического обеспечения вычислительной системы
2.2.5.2. Адаптация расположения
информационных блоков на магнитных
дисках
2.2.5.3. Адаптивное распределение
памяти в многомашинной вы
числительной системе
(сети)...................................................... 56
2.2.5.4. Адаптивные дисциплины
распределения задач в многомашинной вычислительной системе
2.2.5.5. Адаптация многомашинной
вычислительной системы к конкретному пользователю
§ 2.3. Процессы обучения
.............................................................................
57
§ 2.4. Графы
....................................................................................................
59
§ 2.5. Дисциплины обслуживания
................................................................ 61
Глава
3. СЛУЧАЙНЫЙ ПОИСК В
ЗАДАЧАХ ОПТИМИЗАЦИИ И АДАПТАЦИИ
§ 3.1. Рандомизация управления
................................................................... 65
§ 3.2. Предпосылки случайного
поиска........................................................ 69
§ 3.3. Алгоритмы случайного
поиска ........................................................... 81
3.3.1. Структура поискового
метода...................................................... 81
3.3.2. Некоторые простейшие
алгоритмы случайного поиска . . 85
3.3.2.1. Случайный поиск с линейной тактикой
.................................. 85
3.3.2.2. Случайный поиск с
нелинейной тактикой.................................. 88
3.3.2.3. Случайный поиск по
наилучшей пробе .................................... 91
3.3.2.4. Метод стохастического
градиента . ................................... 91
3.3.3. Автоматные алгоритмы
случайного поиска................................ 93
3.3.3.1. Коллектив оптимизирующих
автоматов с целесообразным
поведением.................................................................................
95
3.3.3.2. Автоматный случайный
поиск с самообучением .... 96
§ 3.4. Учет ограничений в
процессах случайного поиска ..... 97
3.4.1. Типы
ограничений........................................................................
98
3.4.2. Случай S=SH................................................................................
99
3.4.2.1.
Использование возврата
............................................................ 99
3.4.2.2. Использование
самообучения в виде адаптации распределения случайного
шага
3.4.2.3. Адаптация величины шага
........................................................ 101
3.4.3. Случай S=SG. 101
3.4.4. Случай S=SH∩SG .
103
3.4.5. Случай S=SD.... 103
3.4.6. Случай S=SD∩SH .
....................................................................... 104
§ 3.5. Адаптация алгоритмов
случайного поиска .................................... 104
3.5.1. Анализ задачи адаптации
поиска .......................................... . 104
3.5.2. Параметрическая адаптация
алгоритмов случайного поиска . 105
3.5.2.1. Адаптация величины рабочего шага
......................................... 106
3.5.2.2. Адаптация распределения
случайного шага . . . . . 107
3.5.3. Структурная адаптация
алгоритмов поиска............................... 109
§ 3.6. Глобальный поиск
............................................................................
111
3.6.1. «Набросовые» алгоритмы . .
. . 112
3.6.1.1. Случайный наброс с
локальным поиском........ 112
3.6.1.2. Адаптивный набросовый
алгоритм . . . . . . . . . . . 112
3.6.1.3. .Набросовый алгоритм
глобального поиска с идентификацией распределений
3.6.2. «Блуждающие» алгоритмы
..................................................... . 114
3.6.2.1. Метод «зашумления»
градиента ................................................ 114
3.6.2.2. Метод
сглаживания...................................................................
115
3.6.2.3. Метод направляющего
конуса . . . . . . . . . . . . ... 117
§ 3.7. Бионические алгоритмы
случайного поиска................................ 118
3.7.1. Эволюционные
алгоритмы............................................................ 119
3.7.1.1. Эволюционный алгоритм
случайного поиска...... 119
3.7.1.2. Популяционный алгоритм
случайного поиска..... 120
3.7.2. Поведенческие алгоритмы
3.7.3. Клеточные и субклеточные
алгоритмы....................................... 125
Глава
4. ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ
АДАПТАЦИЯ ...................................... 127
§ 4.1. Некоторые алгоритмы
параметрической адаптации................... 127
4.1.1. Метод стохастической
аппроксимации . . . . . ..... 128
4.1.2. Сглаживание помех
..................................................................... 129
4.1.3. Стохастическое накопление
.......................................................... 131
§ 4.2. Адаптация в процессах
обучения ........................................................ 134
4.2.1. Обучение как управление
сложным объектом ............... 134
4.2.2. Этапы обучения ...........................................................................
136
4.2.2.1. Формулировка целей
обучения ................................................ 136
4.2.2.2. Выделение объекта
обучения из среды ................................... 137
4.2.2.3. Структурный синтез
модели объекта обучения.... 137
4.2.2.4. Идентификация параметров
С модели
объекта обучения . 139
4.2.2.5. Планирование
экспериментов с объектом .............................. .140
4.2.2.6. Синтез оптимального
обучения ................................................ 141
4.2.2.7. Реализация обучения . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
4.2.2.8. Коррекция (адаптация)
............................................................ 143
4.2.3. Система обучения с
адаптивной моделью ................................... 145
4.2.4. Модель
ученика...........................................................................
146
4.2.5. Модельный анализ процесса
обучения....................................... 149
4.2.6. Экспериментальное
сопоставление различных моделей обучения
4.2.7. Обучение с использованием
предложенной адаптивной модели
§ 4.3. Адаптивный синтез
многопороговых логических элементов методом случайного поиска
4.3.1. Пороговый логический
элемент ........................................... 166
4.3.2. Многопороговый логический
элемент......................................... 167
4.3.3. Анализ задачи синтеза
оптимальных многопороговых логических элементов
4.3.4. Индексные зоны
........................................................................... 171
4.3.5. Экспериментальный синтез
многопороговых логических элементов
4.3.6. Вероятностные характеристики
поиска...................................... 175
4.3.7. Синтез надежного
многопорогового логического элемента 177
4.3.8. Многозначные
многопороговые логические элементы 180
§ 4.4. Адаптивный синтез
оптимальных планов эксперимента для регрессионной модели
4.4.1. Постановка задачи
................................................. ................. 186
4.4.2. Последовательный синтез
плана................................................. 190
4.4.3. Диалоговый синтез плана
........................................................... 200
§ 4.5. Адаптация в процессах
восстановления числовых таблиц.......... 203
§ 4.6. Адаптация алгоритмов
распознавания........................................... 212
§ 4.7. Адаптивная идентификация
параметров распределения............. 223
§ 4.8. Адаптивный синтез датчика
случайных чисел с заданной автокорреляционной функцией
Глава
5. АЛЬТЕРНАТИВНАЯ
АДАПТАЦИЯ...................................... 239
§ 5.1. Алгоритмы альтернативной
адаптации ............................................. 239
5.1.1. Постановка задачи
...................................................................... 239
5.1.2.
Алгоритмы-автоматы....................................................................
240
5.1.2.1. Автоматы с
целесообразным поведением ............................... 242
5.1.2.2. Стохастические автоматы
с переменной структурой.. 244
5.1.2.3. Алгоритм «многорукого
бандита» ............................................ 245
§ 5.2. Исследование алгоритмов
альтернативной адаптации ............... 248
§ 5.3. Альтернативная адаптация в
процессах поисковой оптимизации.. 253
§ 5.4. Альтернативная адаптация в
процессах передачи данных........... 264
5.4.1. Постановка задачи .
........................................................ 264
5.4.2. Двухальтернативный выбор
кода................................................ 266
5.4.3. Адаптация информационного
поля протоколов связи.... 270
§ 5.5. Адаптация процессов
сортировки массивов ................................ 274
Глава
6. ЭВОЛЮЦИОННАЯ
АДАПТАЦИЯ ............................................. 277
§ 6.1. Алгоритмы эволюционной
адаптации................................................ 277
6.1.1. Общая модель эволюции
структуры....................................... 277
6.1.2. Эволюционная адаптация
графа ............................................. 279
6.1:3: Эволюционная адаптация
автомата ......................................... 280
§ 6.2. Адаптивная агрегация
графов . ........................................................... 282
6.2.1. Постановка задачи
............................... ............................. 282
6.2.2. Примеры практических задач
агрегации графа .... 285
6.2.2.1. Компоновка электронной
аппаратуры.................................. 285
6.2:2.2. Адаптивная сегментация
программного обеспечения вы
числительной системы
.................................... . . . 286
6.2.2.3. Адаптация расположения
блоков информации на магнитных дисках
6.2.2.4. Обобщение предыдущей
задачи ........................................... 289
6.2.3. Адаптивная агрегация графа
методами случайного поиска 289
6.2.3.1. Методы агрегации
(разрезания) графа . . . . . 289
6.2.3.2. Операции преобразования
агрегации ................................... 290
6.2.3.3. Алгоритм устранения
нарушения ограничений .. 292
6.2.3.4. Локальная минимизация
критерия при неизменной среде 294
6.2.3.5. Алгоритм глобальной
минимизации критерия оптимальности Q(U)
6.2.3.6. Адаптивная агрегация
графа с переменными свойствами в детерминированной среде
6.2.3.7. Стохастическая задача
агрегации графа в соответствии с решением (6.2.18)
6.2.3.8. Адаптивная агрегация
графа, функционирующего в не стационарной среде
6.2.4. Некоторые обобщения задачи
об агрегации графа ... 310
§ 6.3. Адаптация процессов
распределения памяти в вычислительной сети ..312
6.3.1. Формулировка задачи
............................................................... 312
6.3.2. Сведение задачи
распределения памяти к задаче математического программирования
6.3.3. Адаптивное распределение
памяти в сети ЭВМ ..................... 315
§ 6.4. Эволюционная адаптация
структуры решающих правил . . . 319
6.4.1. Постановка
задачи..................................................................... 320
6.4.2. Адаптация структуры
перцептрона.......................................... 322
6.4.3. Оценка вероятности
образования оптимальной структуры
перцептрона в процессе адаптации
........................................ 325
6.4.4. Модельные эксперименты
.......................................................... 328
6.4.5. Применение перцептрона с
адаптивной структурой для решения некоторых практических задач распознавания ..
331
6.4.5.1. Классификация объектов промышленного производства 331
6.4.5.2. Классификация в задачах
технологического проектирования
6.4.5.3. Прогнозирование
активности химических соединений по их структурным формулам
6.4.5.4. Прогнозирование
месторождений полезных ископаемых 345
§ 6.5. Адаптивный синтез
оптимальных факторных планов эксперимента 345
6.5.1. Постановка задачи
..................................................................... 345
6.5.2. Адаптация вероятностных
характеристик поиска .. 346
6.5.3. Адаптивный синтез планов
эксперимента методами случайного поиска с пересчетом и
спуском
Заключение
......................................................................................................
358
Список литературы
........................................................................................
360
|
