PES: Difference between revisions
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Basierend auf der [http:// | Basierend auf der Promotion<ref name="Muschalla2006">'''Muschalla, Dirk'''. 2006. [http://130.83.196.154/wikindx/index.php?action=resourceView&id=38 Evolutionäre multikriterielle Optimierung komplexer wasserwirtschaftlicher Systeme]. PhD thesis, Vol. 137/2006, Technische Universität Darmstadt, Mitteilungen des Instituts für Wasserbau und Wasserwirtschaft, Fachgebiet für Ingenieurhydrologie und Wasserbewirtschaftung.</ref> von [[Benutzer:Muschalla|Dirk Muschalla]] | ||
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| Rekomb x/y, dis/mitt || Jeder Parameterwert wird zufällig aus y Individuen des Bestwertspeichers ausgewählt<br/>Jede Schrittweite wird über y Individuen des Bestwertspeichers gemittelt | | Rekomb x/y, dis/mitt || Jeder Parameterwert wird zufällig aus y Individuen des Bestwertspeichers ausgewählt<br/>Jede Schrittweite wird über y Individuen des Bestwertspeichers gemittelt | ||
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| Neighbourhood || siehe Promotion Dirk Muschalla (''nur bei MultiObjective'') | | Neighbourhood || siehe Promotion<ref name="Muschalla2006"/> Dirk Muschalla (''nur bei MultiObjective'') | ||
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| ja/nein || Zur Ermittlung der zur Rekombination herangezogenen Individuen werden zunächst für jeden zu ermittelnden Elter zwei Individuen aus dem Bestwertspeicher zufällig ausgewählt. Das Individuum mit dem besseren Diversitätswert wird zum Elter. (''nur bei Rekombination x/y'') | | ja/nein || Zur Ermittlung der zur Rekombination herangezogenen Individuen werden zunächst für jeden zu ermittelnden Elter zwei Individuen aus dem Bestwertspeicher zufällig ausgewählt. Das Individuum mit dem besseren Diversitätswert wird zum Elter. (''nur bei Rekombination x/y'') | ||
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==Literatur== | |||
<references/> | |||
[[Kategorie:EVO]] | [[Kategorie:EVO]] |
Revision as of 05:26, 10 January 2008
Parametrische Evolutionsstrategie (PES)
Basierend auf der Promotion[1] von Dirk Muschalla
Erforderliche Eingabedateien
Optional:
Einstellungen
Einstellung | Optionen | Bedeutung |
---|---|---|
Selektion ( EVO_STRATEGIE )
|
'+' (Eltern+Nachfolger) | Die Selektion erfolgt aus der Menge der Eltern und der Nachfolger |
',' (nur Nachfolger) | Die Selektion erfolgt nur aus der Menge der Nachfolger | |
Startwerte ( EVO_STARTPARAMETER )
|
Zufällig | Zufällige Startparameter |
Originalparameter | Vorgegebene Startwerte | |
Mutation ( EVO_DNMutation )
|
Rechenberg | Mutation nach Rechenberg 1994 |
Schwefel | Mutation nach Schwefel (aktuellerer Ansatz) | |
Startschrittweite ( DnStart ) |
0.01 - 1 | Startschrittweite für die Parametervariation |
mit Schrittweitenvektor ( is_DnVektor ) |
ja/nein | bei ja bekommt jeder Parameter eine eigene Schrittweite |
... | ... | ... |
Ermitteln der Eltern ( EVO_ELTERN )Siehe Bug 262! |
Selektion | Ein Individuum wird zufällig mit allen Parametern als Elter aus dem Bestwertspeicher ausgewählt |
Rekomb x/x, diskret | Jede Parameterwert-Schrittweiten-Kombination wird zufällig aus allen Individuen des Bestwertspeichers ausgewählt | |
Rekomb x/x, mitteln | Jede Parameterwert-Schrittweiten-Kombination wird über alle Individuen des Bestwertspeichers gemittelt | |
Rekomb x/y, diskret | Jede Parameterwert-Schrittweiten-Kombination wird zufällig aus y Individuen des Bestwertspeichers ausgewählt | |
Rekomb x/y, mitteln | Jede Parameterwert-Schrittweiten-Kombination wird aus y Individuen des Bestwertspeichers gemittelt | |
Rekomb x/x, dis/mitt | Jeder Parameterwert wird zufällig aus allen Individuen des Bestwertspeichers ausgewählt Jede Schrittweite wird über alle Individuen des Bestwertspeichers gemittelt | |
Rekomb x/y, dis/mitt | Jeder Parameterwert wird zufällig aus y Individuen des Bestwertspeichers ausgewählt Jede Schrittweite wird über y Individuen des Bestwertspeichers gemittelt | |
Neighbourhood | siehe Promotion[1] Dirk Muschalla (nur bei MultiObjective) | |
X/_-Rekombination ( n_RekombXY )
|
1 - 100 | Die Anzahl der Individuen die zur Rekombination herangezogen werden (nur bei Rekombination x/y) |
Tournament Selection ( is_diversity_tournement )
|
ja/nein | Zur Ermittlung der zur Rekombination herangezogenen Individuen werden zunächst für jeden zu ermittelnden Elter zwei Individuen aus dem Bestwertspeicher zufällig ausgewählt. Das Individuum mit dem besseren Diversitätswert wird zum Elter. (nur bei Rekombination x/y) |
Literatur
- ↑ 1.0 1.1 Muschalla, Dirk. 2006. Evolutionäre multikriterielle Optimierung komplexer wasserwirtschaftlicher Systeme. PhD thesis, Vol. 137/2006, Technische Universität Darmstadt, Mitteilungen des Instituts für Wasserbau und Wasserwirtschaft, Fachgebiet für Ingenieurhydrologie und Wasserbewirtschaftung.