Qual è lalgoritmo di trasmissione. Algoritmo di backoff esponenziale binario

qual è lalgoritmo di trasmissione

Per come guadagnare davvero su Internet genetico si fa riferimento ad una tecnica di ottimizzazione combinatoria basata sulla ricerca, sulla selezione naturale e sui principi della genetica. La selezione naturale rappresenta un processo che permette a una popolazione di cambiare nel corso delle generazioni, in conseguenza del fatto che gli organismi dotati di determinati caratteri vantaggiosi hanno più probabilità di sopravvivere e di riprodursi rispetto ad altri individui dotati di tratti diversi.

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La genetica nacque intorno alquando Gregor Mendel, monaco agostiniano, dedusse i principi fondamentali della trasmissione ereditaria studiando gli incroci tra piante di pisello. Durante la riproduzione sessuata, il materiale genetico del padre e della madre viene ricombinato in modo da produrre un unico figlio tale meccanismo è chiamato crossing over.

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Progettazione: include quei problemi in cui si richiede di determinare una disposizione ottimale di elementi componenti elettroniche o meccaniche, elementi architettonici al fine di soddisfare una serie di requisiti funzionali, estetici e di robustezza. Simulazione e identificazione: al fine di determinare come un determinato sistema si comporterà.

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Controllo: che include tutti quei problemi in cui è richiesto di stabilire una strategia di controllo per un dato sistema; Apprendimento automatico e data mining : nei casi in cui a partire da un insieme di osservazioni, si richiede di costruire un modello del fenomeno sottostante, spesso da utilizzare per scopi di previsione. Ogni soluzione è formata da N geni in cui N non dovrebbe essere un numero né troppo corto, né troppo lungo, e lo si ricava facendo più prove o esperimenti.

Cromosoma: è identificato come un insieme di stringhe, numeri posizionati in modo casuale e che definiscono una soluzione al problema.

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Gene: Singolo valore della stringa di un cromosoma, conto in cent di opzioni binarie cui solitamente è associata una variabile decisionale del problema. A seconda dei diversi valori effettivamente assunti dai diversi geni, si ottiene un diverso cromosoma e, quindi, una soluzione differente. Principio di funzionamento Gli algoritmi genetici partono da una popolazione iniziale di soluzioni gli individui dei sistemi biologici e la fanno evolvere iterativamente.

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Questa popolazione è generata casualmente da un algoritmo. Ad ogni iterazione, le soluzioni sono valutate da una funzione di fitness e sulla base di questa valutazione, vengono selezionate alcune di esse, privilegiando le soluzioni genitori con fitness maggiore.

Principio di funzionamento di un algoritmo genetico

Le soluzioni selezionate vengono tra loro ricombinate riproduzione per generare nuove soluzioni offspring o figli che tendono a trasmettere le qual è lalgoritmo di trasmissione caratteristiche delle soluzioni genitori nelle successive generazioni.

Lo schema generale di un algoritmo genetico è il seguente: Codifica delle soluzioni dello specifico problema. Creazione di un insieme iniziale di soluzioni popolazione iniziale.

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Calcola la funzione di fitness; Ripeti, fino alla soddisfazione di un criterio di arresto: a Seleziona coppie o gruppi di soluzioni selezione parentale. Restituisci la migliore soluzione generata. Come tutte le metaeuristiche, si tratta di uno schema generale che deve essere specificato e reso noto per i diversi problemi.

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Codifica delle soluzioni Ogni soluzione deve essere definita secondo una determinata rappresentazione, che codifica le caratteristiche di una soluzione stessa. Tra le rappresentazioni più diffuse abbiamo: Rappresentazione binaria: la più semplice, in cui ogni gene assume solamente valore pari a 0 o a 1. Ad esempio, dalla rappresentazione del numero 7 non si hanno eguali probabilità che una mutazione di questo numero porti ad ottenere un 6 o un 8 Nel primo caso basterebbe la modifica di un solo bit, nel secondo di tutti e 4.

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Rappresentazione a numeri interi: al posto di valori primari, in questa rappresentazione si utilizzano numeri interi. Rappresentazione reale a virgola mobile: questo metodo viene utilizzato quando si necessita del sistema di rappresentazione più sensibile, come ad esempio quando si deve rappresentare una grandezza continua piuttosto che discreta.

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Creazione della popolazione iniziale Il metodo base per ottenere la popolazione iniziale è la generazione casuale di un numero N di individui. Tuttavia, per non lasciare semplicemente al caso il compito di scoprire alcune buone caratteristiche che vorremmo includere nella soluzione, si possono introdurre nella popolazione iniziale alcune soluzioni generate con euristiche eventualmente randomizzate.

È comunque importante che il numero di soluzioni sia limitato, in modo da non condizionare troppo le caratteristiche delle soluzioni che verranno generate nelle successive iterazioni.

Per questo motivo spesso la si associa al valore della funzione obiettivo o a una sua misura inversa per problemi di minimo. Una volta che si è valutato ogni cromosoma con la soluzione di fitness si procede con la selezione parentale dei genitori.

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Selezione parentale Tramite questa procedura vengono definiti gli individui che partecipano ai processi riproduttivi. Un altro metodo per la selezione potrebbe essere la selezione a torneo, utilizzata per gestire valori di fitness negativi non ci addentreremo maggiormente in questa metodologia in questa sede.

Crossover Una volta scelti i genitori che solitamente è un numero maggiore o uguale a 2 è possibile definire gli operatori di ricombinazione, che permettono di generare uno o più figli detti anche offsprings.

Di tipologie di crossover ce ne sono diverse, tra le principali abbiamo: Single point crossover: scelti due genitori, un padre e una madre, si sceglie un punto casuale per effettuare lo scambio dei geni. Questo punto viene detto di crossover. Two point crossover: rispetto al single point crossover, i tagli casuali sono due possono essere anche multipli.

Il primo figlio otterrà i geni esterni ai punti di crossover presenti nel cromosoma padre, mentre otterrà i geni interni del cromosoma madre.

Viceversa il secondo figlio, otterrà i geni esterni ai punti di crossover presenti nel cromosoma madre, e quelli interni dal cromosoma padre.

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Crossover uniforme: secondo questo operatore viene prima di tutto generata una mappa di crossover casuale composta solamente da 0 o 1 che ha stessa qual è lalgoritmo di trasmissione dei genitori. Quando ho un gene di valore 1 nella mappa crossover assegno il valore del gene corrispondente del padre al primo figlio; invece se ho valore del gene nella mappa crossover pari a 0 assegno il valore del gene corrispondente della madre al primo figlio.

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Per il secondo figlio il processo si inverte. Tramite essa viene modificato casualmente il valore di alcuni geni, scelti altrettanto casualmente.

In aggiunta, la mutazione contrasta la convergenza prematura della popolazione, in modo da evitare una qual è lalgoritmo di trasmissione nella quale tutti gli individui della popolazione sono simili tra loro. Anche per la mutazione è possibile avere più tipologie: Bit flip mutation: utilizzata per le codifiche binarie, modifica il valore di un gene da 0 a 1 o viceversa.

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Per i numeri interi questa mutazione viene detta Random Resetting. Swap mutation: si selezionano due posizioni casuali dei geni e si scambiano i valori di tali geni.

Solitamente, il numero di individui nelle varie iterazioni viene mantenuto costante, controllato da un parametro N anche se tale numero è possibile variarlo dinamicamente.

Un algoritmo genetico è più efficace quando si conosce molto poco dello spazio di ricerca. Per maggiori informazioni puoi vedere:.

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