Генетический алгоритма для обучения нейронной сети для вертикализации экзоскелета с двумя критериями оптимизации
В науке и технике достаточно часто необходимо решать задачи многокритериальной оптимизации, требующие одновременной оптимизации сразу по нескольким критериям [18, 23, 28. 82, 90].
Краеугольным понятием в многокритериальной оптимизации является - Парето-оптимальная (недоминируемая) альтернатива. Иоиск решением многокритериальной задачи выполняется на множестве недоминируемых альтернатив. Иоэтому решение многокритериальной задачи оптимизации сводится к методам, позволяющим выделять подмножества Иарето-оптимальных альтернатив из множества возможных альтернатив.Ири однокритериальной оптимизации находят точку X1eD,которая называется оптимальной (недоминируемой, неулучшаемой), если не существует точки X2eD,для которой f(X1)>f(X2)(целевая функция минимизируется). Здесь символом Dобозначена область, в которой задана целевая функция (критерий) f(X).
Ири многокритериальной оптимизации (МКО) для всякого решения XeD набор его оценок по всем критериям, т.е. набор (F1(X), F2(X), . . .,Fm(X)),есть векторная оценка решения X. Векторная оценка Xсодержит полную информацию о ценности (полезности) этого решения для ЛИР и сравнение любых двух решений заменяется сравнение их векторных оценок.
Если имеются два решения X1и X2,то решение X1доминирует решение X2, если Fi(X1)
Еще по теме Генетический алгоритма для обучения нейронной сети для вертикализации экзоскелета с двумя критериями оптимизации:
- Генетический алгоритма для обучения нейронной сети для вертикализации экзоскелета с одним критерием оптимизации
- Разработка генетических алгоритмов для синтеза систем управления вертикализацией экзоскелета посредством нейросетевых технологий
- 2.2 Алгоритм обучения нейронной сети для ускоренной сходимости обучения
- Вариационный генетический алгоритма для синтеза системы управления с одним критерием оптимизации
- Генетические алгоритмы синтеза нейронных сетей для систем управления
- 3.1 Алгоритм обучения нейронной сети.
- Математическая модель для синтеза управления вертикализацией экзоскелета
- Методы и средства нейросетевого управления для вертикализации экзоскелета
- Синтез системы управления вертикализацией экзоскелета методом искусственных нейронных сетей
- 1.2.7. Генетический алгоритм обучения
- 3.1.2 Результаты обучения нейронной сети.
- Алгоритмы оптимизации ряда для изделия с силовым параметром
- 2.2.1. Обучение радиальных нейронов СНРБ-сети.
- Общая схема обучения нейронной сети
- 2 Разработка топологии искусственной нейронной сети для задач выделения сюжетной части изображения
- 3.2. Оптимизация конфигурации сети автозаправочных станций на логистическом полигоне распределения нефтепродуктов для автомобильного транспорта
- Выбор структурных решений для нейросетевого управления экзоскелетом
- 4.2 Исследования движения экзоскелета с пациентом в режиме вертикализации
- 2.4.2. Об алгоритме компьютерной программы для моделирования термодинамических и структурных характеристик для ГЦК нанокластеров металлов