Строки любимому

Владимир Маяковский«Себе, любимому, посвящает эти строки автор»

Владимир Маяковский
«Себе, любимому, посвящает эти строки автор»

Четыре.
Тяжелые, как удар.
«Кесарево кесарю — богу богово».
А такому,
как я,
ткнуться куда?
Где для меня уготовано логово?

Анализ стихотворения сделан программой в реальном времени

Строфа — это объединение двух или нескольких строк стихотворения, имеющих интонационное сходство или общую систему рифм, и регулярно или периодически повторяющееся в стихотворении. Большинство стихотворений делятся на строфы и т.о. являются строфическими. Если разделения на строфы нет, такие стихи принято называть астрофическими. Самая популярная строфа в русской поэзии — четверостишие (катрен, 4 строки). Широко употребимыми строфами также являются: двустишие (дистих), трёхстишие (терцет), пятистишие, шестистишие (секстина), восьмистишие (октава) и др. Больше о строфах

Стопа — это единица длины стиха, состоящая из повторяющейся последовательности ударного и безударных слогов.
Двухсложные стопы состоят из двух слогов:
хорей (ударный и безударный слог), ямб (безударный и ударный слог) — самая распостранённая стопа в русской поэзии.
Трёхсложные стопы — последовательность из 3-х слогов:
дактиль (ударный слог первый из трёх), амфибрахий (ударный слог второй из трёх), анапест (ударный слог третий).
Четырёхсложная стопа — пеон — четыре слога, где ударный слог может регулярно повторяться на месте любого из четырёх слогов: первый пеон — пеон с ударением на первом слоге, второй пеон — с ударением на втором слоге и так далее.
Пятисложная стопа состоит из пяти слогов: пентон — ударный слог третий из пяти.
Больше о стопах

Размер — это способ звуковой организации стиха; порядок чередования ударных и безударных слогов в стопе стихотворения. Размер стихотворения повторяет название стопы и указывает на кол-во стоп в строке. Любая стопа может повторяться в строке несколько раз (от одного до восьми, и более). Кол-во повторов стопы и определяет полный размер стиха, например: одностопный пентон, двухстопный пеон, трехстопный анапест, четырёхстопный ямб, пятистопный дактиль, шестистопный хорей и т.д. Больше о размерах

Рифма — это звуковой повтор, традиционно используемый в поэзии и, как правило, расположенный и ожидаемый на концах строк в стихах. Рифма скрепляет собой строки и вызывает ощущение звуковой гармонии и смысловой законченности определённых частей стихотворения. Рифмы помогают ритмическому восприятию строк и строф, выполняют запоминательную функцию в стихах и усиливают воздействие поэзии как искусства благодаря изысканному благозвучию слов. Больше о рифмах

Рифмовка — это порядок чередования рифм в стихах. Основные способы рифмовки: смежная рифмовка (рифмуются соседние строки: AA ВВ СС DD), перекрёстная рифмовка (строки рифмуются через одну: ABAB), кольцевая или опоясывающая рифмовка (строки рифмуются между собой через две другие строки со смежной рифмовкой: ABBA), холостая (частичная рифмовка в четверостишии с отсутствием рифмы между первой и третьей строкой: АBCB), гиперхолостая рифмовка (в четверостишии рифма есть только к первой строке, а ожидаемая рифма между второй и четвёртой строкой отсутствует: ABAC, ABCA, AABC), смешанная или вольная рифмовка (рифмовка в сложных строфах с различными комбинациями рифмованных строк). Больше о рифмовке

Дольник — размер тонического стихосложения, в котором совпадают только ударные слоги, а количество безударных слогов между ними может колебаться от одного до трёх, либо безударные слоги могут периодически даже отсутствовать. Иллюзия ритма у дольников создаётся только за счёт ударных слогов.
Тактовик — то же, что и дольник, только кол-во безударных слогов между ударными может достигать 4-х слогов.
Акцентный стих — то же, что и дольник/тактовик, только количество безударных слогов между ударными может превышать 4 слога. Акцентный стих часто образуется благодаря использованию длинных и сверхдлинных слов, что не совсем свойственно для поэзии. Кол-во ударений в строках акцентного стиха, как правило, совпадает. Рифма — обязательный элемент в акцентном стихе, без неё акцентный стих превращается в верлибр (свободный стих). Типичный пример современных акцентных стихов — рэп. Больше о дольниках и тактовиках

Источник:
Владимир Маяковский«Себе, любимому, посвящает эти строки автор»
Онлайн анализ стихотворения — «В.Маяковский «Себе, любимому, посвящает эти строки автор»» — размер строфы, строки, рифмы, рифмовка, рифменные цепи, подсчёт слов в стихотворении и пр.
http://rifmoved.ru/vladimir_mayakovskii_sebe_lyubimomu_posvyashchaet_eti_stroki_avtor

Поздравления любимому мужчине

Голосовые поздравления любимому отправить на мобильный

Я искала средь стихотворений
Строки счастья и слова любви,
Чтобы отыскалось поздравленье,
Только все казалось не таким.

Родной, спасибо за заботу,
За верность, преданность, любовь!
100 лет с тобой прожить охота,
Чтоб волновалась наша кровь!

За тебя, любимый!
Ах, до чего ничтожны все сравненья,
Мне приходящие в минуты вдохновенья!
Одно я знаю: ты всегда мне нужен —
При солнце, при луне, в толпе и в тишине,
И даже в темном сне, на самом дне —
Ты нужен мне!

Знаешь, я долго мечтала
Когда-нибудь встретить тебя.
И часто мне снились ночами
Твой взгляд и улыбка твоя.

Ты, как скала, скалистей всяких скал,
Скалою стал, под Солнцем, что искрится.
Стоял, как часовой, и час искал,
Когда вдруг прилетит, как Ангел, птица,
И птица прилетела. Это — я:
И над тобой, и под тобой теперь я,
Любви к тебе огромной не тая,
Затачиваю клюв и чищу перья.
Нет, ты не только мира исполин,
Еще и малой птички — властелин!

Мне хочется тебя обнять,
Дотронуться до тела твоего,
Но ты не можешь этого понять,
Ведь ты не знаешь чувства моего.

Мне судьба повелела твоею быть,
И нельзя ей ответить «Нет».
Я твоя, пока будешь меня любить
Один год или тысячу лет.

Вспомни меня, когда утром
Проснешься, рано откроешь глаза.
Вспомни меня, когда вечер начнется
И взойдет над тобою Луна.
Вспомнишь — спасибо,
Не вспомнишь — не диво:
В жизни бывает все.
Не вспомнишь мечтая,
Так вспомнишь читая,
Спасибо тебе и за то.

Еще голосовые открытки любимому с признаниями в любви

А мы для зла неуязвимы —
Болезни, годы, даже смерть,
Все камни мимо, пули — мимо,
Не утонуть нам, не сгореть.

Сказка та со мной произошла:
Ехала, летела или шла,
Только, знаю, встретилась с судьбой,
Потому что встретилась с тобой.

Ты со мной — и мир раскрашен красками
Мир наполнен радостью и счастьем
Нет тебя — и сердце замирает,
Лед вокруг и сердце так страдает.

Неподвластно это уму —
На измены — нет! — не годна я.
Не ревнуй меня ни к кому —
Одному тебе я родная.
О тебе мечтаю во сне
Я тебя одного лишь вижу.
Ты один только нужен мне —
Нет роднее тебя и ближе!
Любовь ты ревностью, любимый, не губи,
А до потери пульса лишь меня люби!

Не стану я твоей привычкой,
Твоим обычным будним днем,
Чтоб было мною все, во всем
Привычно личным и безличным.

Ты мой герой, пою тебе я оду!
Хвала тебе, мой друг и человек!
Пусть стороной проходят все невзгоды,
И не минуют счастье и успех!

Среди дорогих мне людей есть самые дорогие, а среди любимых — самые любимые. И ты знаешь, как тебе повезло: ты среди близких, нужных, важных, дорогих, необыкновенных и особенных для меня. И среди всех ты один такой — самый любимый мой!

Источник:
Поздравления любимому мужчине
Я искала средь стихотворений Строки счастья и слова любви, Чтобы отыскалось поздравленье, Только все казалось не таким. Сложно срифмовать чужие строчки
http://vseh-pozdravim.ru/pozdravlenija-ljubimomu-muzhchine.html

Себе, любимому, посвящает эти строки автор

Если бы я был
Маленький,
как океан, —
на цыпочки волн встал,
приливом ласкался к луне бы.
Где любимую найти мне,
Такую, как и я?
Такая не уместилась бы в крохотное небо!

О, если б я нищ был!
Как миллиардер!
Что деньги душе?
Ненасытный вор в ней.
Моих желаний разнузданной орде
не хватит золота всех Калифорний.

Если б быть мне крсноязычным,
как Данте
или Петрарка!
Душу к одной зажечь!
Стихами велеть истлеть ей!
И слова
и любовь моя —
триумфальная арка:
пышно,
бесследно пройдут сквозь нее
любовницы всех столетий.

О, если б был я
тихий,
как гром, —
ныл бы,
дрожью объял бы земли одряхлевший скит.
Я если всей его мощью
выреву голос огромный, —
кометы заломят горящие руки,
бросаясь вниз с тоски.

Я бы глаз лучами грыз ночи —
о, если б был я
тусклый, как солце!
Очень мне надо
сияньем моим поить
земли отощавшее лонце!

Пройду,
любовищу мою волоча.
В какой ночи’
бредово’й,
недужной
какими Голиафами я зача’т —
такой большой
и такой ненужный?

Were I
like the ocean of ocean little,
on the tiptoes of waves I’d rise,
I’d strain, a tide, to caress the moon.
Where to find someone to love
of my size,
the sky too small for her to fit in?

Were I poor
as a multimillionaire,
it’d still be tough.
What’s money for the soul? —
Theif insatiable.
The gold
of all Californias isn’t enough
for my desires’ riotous horde.

I wish I were tongue-tied,
like Dante
or Petrarch,
able to fire a woman’s heart,
reduce it to ashes with verse-filled pages!
My words
and my love
form a triumphal arch:
through it in all their splendour,
leaving no trace,will pass
the inamoratas of all the ages.

Were I
As quiet as thunder,
how I’d wail and whine!
One groan of mine
would start world’s crumbling cloister shivering.
And if
I’d end up by roaring
with all of its power of lungs and more —
the comets, distressed, would wring their hands
and from the sky’s roof leap in fever.

If I were dim as the sun,
night I’d drill
with the rays of my eyes,
and also
all by my lonesome,
radiant self
build up the earth’s shivering bosom.

On I’ll pass,
dragging my huge love behind me.
On what feverish night, deliria-ridden,
by what Goliaths was I begot —
I, so big
and so no one needen?

Источник:
Себе, любимому, посвящает эти строки автор
Если бы я был Маленький, как океан, — на цыпочки волн встал, приливом ласкался к луне бы. Где любимую найти мне, Такую, как и я? Такая не уместилась бы в крохотное небо! О, если б я нищ
http://www.poetarium.info/mayakovsky/eng_sebe.htm

Строки любимому

2_3 Тема вольности и протеста в стихах А. С. Пушкина

3_2 Природа в художественном миросозерцании А. С. Пушкина

3_3 А. С. Пушкин и С. А. Есенин — певцы русской природы

Генетические алгоритмы (ГА) — это стохастические, эвристические оптимизационные методы, впервые предложенные Холландом (1975). Они основываются на идее эволюции с помощью естественного отбора, выдвинутой Дарвином (1857).

1. Введение в генетические алгоритмы

ГА работают с совокупностью «особей» — популяцией, каждая из которых представляет возможное решение данной проблемы. Каждая особь оценивается мерой ее «приспособленности» согласно тому, насколько «хорошо» соответствующее ей решение задачи. В природе это эквивалентно оценке того, насколько эффективен организм при конкуренции за ресурсы. Наиболее приспособленные особи получают возможность «воспроизводить» потомство с помощью «перекрестного скрещивания» с другими особями популяции. Это приводит к появлению новых особей, которые сочетают в себе некоторые характеристики, наследуемые ими от родителей. Наименее приспособленные особи с меньшей вероятностью смогут воспроизвести потомков, так что те свойства, которыми они обладали, будут постепенно исчезать из популяции в процессе эволюции. Иногда происходят мутации, или спонтанные изменения в генах.

Таким образом, из поколения в поколение, хорошие характеристики распространяются по всей популяции. Скрещивание наиболее приспособленных особей приводит к тому, что исследуются наиболее перспективные участки пространства поиска. В конечном итоге популяция будет сходиться к оптимальному решению задачи. Преимущество ГА состоит в том, что он находит приблизительные оптимальные решения за относительно короткое время.

ГА состоит из следующих компонент:

— Хромосома. Решение рассматриваемой проблемы. Состоит из генов.

— Начальная популяция хромосом.

— Набор операторов для генерации новых решений из предыдущей популяции.

— Целевая функция для оценки приспособленности (fitness) решений.

Чтобы применять ГА к задаче, сначала выбирается метод кодирование решений в виде строки. Фиксированная длина (l-бит) двоичной кодировки означает, что любая из 2l возможных бинарных строк представляет возможное решение задачи.

По существу, такая кодировка соответствует разбиению пространства параметров на гиперкубы, которым соответствуют уникальные комбинации битов в строке — хромосоме. Для установления соответствия между гиперкубами разбиения области и бинарными строками, описывающими номера таких гиперкубов, кроме обычной двоичной кодировки использовался рефлексивный код Грея. Код Грея предпочтительнее обычного двоичного тем, что обладает свойством непрерывности бинарной комбинации: изменение кодируемого числа на единицу соответствует изменению кодовой комбинации только в одном разряде.

Стандартные операторы для всех типов генетических алгоритмов это: селекция, скрещивание и мутация.

Оператор селекции (reproduction, selection) осуществляет отбор хромосом в соответствии со значениями их функции приспособленности. Существуют как минимум два популярных типа оператора селекции: рулетка и турнир.

— Метод рулетки (roulette-wheel selection) — отбирает особей с помощью n «запусков» рулетки. Колесо рулетки содержит по одному сектору для каждого члена популяции. Размер i-ого сектора пропорционален соответствующей величине Psel(i) вычисляемой по формуле:

При таком отборе члены популяции с более высокой приспособленностью с большей вероятностью будут чаще выбираться, чем особи с низкой приспособленностью.

Оператор селекции типа колеса рулетки

с пропорциональными функции приспособленности секторами

— Турнирный отбор (tournament selection) реализует n турниров, чтобы выбрать n особей. Каждый турнир построен на выборке k элементов из популяции, и выбора лучшей особи среди них. Наиболее распространен турнирный отбор с k=2.

Оператор скрещивание (crossover) осуществляет обмен частями хромосом между двумя (может быть и больше) хромосомами в популяции. Может быть одноточечным или многоточечным. Одноточечный кроссовер работает следующим образом. Сначала, случайным образом выбирается одна из l-1 точек разрыва. Точка разрыва — участок между соседними битами в строке. Обе родительские структуры разрываются на два сегмента по этой точке. Затем, соответствующие сегменты различных родителей склеиваются и получаются два генотипа потомков.

Рис. 2. Одноточечный оператор скрещивания (точка разрыва равна трем)

Мутация (mutation) — стохастическое изменение части хромосом. Каждый ген строки, которая подвергается мутации, с вероятностью Pmut (обычно очень маленькой) меняется на другой ген.

Оператор мутации (четвертый ген мутировал)

3. Алгоритм работы ГА

Работа ГА представляет собой итерационный процесс, который продолжается до тех пор, пока не выполнятся заданное число поколений или какой-либо иной критерий останова. На каждом поколении ГА реализуется отбор пропорционально приспособленности, кроссовер и мутация.

Алгоритм работы простого ГА выглядит следующим образом:

4_2 Генетические алгоритмы. Естественный отбор в природе

Эволюционная теория утверждает, что каждый биологический вид целенаправленно развивается и изменяется для того, чтобы наилучшим образом приспособиться к окружающей среде. В процессе эволюции многие виды насекомых и рыб приобрели защитную окраску, еж стал неуязвимым благодаря иглам, человек стал обладателем сложнейшей нервной системы. Можно сказать, что эволюция — это процесс оптимизации всех живых организмов. Рассмотрим, какими же средствами природа решает эту задачу оптимизации.

Основной механизм эволюции — это естественный отбор. Его суть состоит в том, что более приспособленные особи имеют больше возможностей для выживания и размножения и, следовательно, приносят больше потомства, чем плохо приспособленные особи. При этом благодаря передаче генетической информации (генетическому наследованию) потомки наследуют от родителей основные их качества. Таким образом, потомки сильных индивидуумов также будут относительно хорошо приспособленными, а их доля в общей массе особей будет возрастать. После смены нескольких десятков или сотен поколений средняя приспособленность особей данного вида заметно возрастает.

Чтобы сделать понятными принципы работы генетических алгоритмов, поясним также, как устроены механизмы генетического наследования в природе. В каждой клетке любого животного содержится вся генетическая информация этой особи. Эта информация записана в виде набора очень длинных молекул ДНК (ДезоксирибоНуклеиновая Кислота). Каждая молекула ДНК — это цепочка, состоящая из молекул нуклеотидов четырех типов, обозначаемых А, T, C и G. Собственно, информацию несет порядок следования нуклеотидов в ДНК. Таким образом, генетический код индивидуума — это просто очень длинная строка символов, где используются всего 4 буквы. В животной клетке каждая молекула ДНК окружена оболочкой — такое образование называется хромосомой.

Каждое врожденное качество особи (цвет глаз, наследственные болезни, тип волос и т.д.) кодируется определенной частью хромосомы, которая называется геном этого свойства. Например, ген цвета глаз содержит информацию, кодирующую определенный цвет глаз. Различные значения гена называются его аллелями.

При размножении животных происходит слияние двух родительских половых клеток и их ДНК взаимодействуют, образуя ДНК потомка. Основной способ взаимодействия — кроссовер (cross-over, скрещивание). При кроссовере ДНК предков делятся на две части, а затем обмениваются своими половинками.

При наследовании возможны мутации из-за радиоактивности или других влияний, в результате которых могут измениться некоторые гены в половых клетках одного из родителей. Измененные гены передаются потомку и придают ему новые свойства. Если эти новые свойства полезны, они, скорее всего, сохранятся в данном виде — при этом произойдет скачкообразное повышение приспособленности вида.

Что такое генетический алгоритм? Пусть дана некоторая сложная функция (целевая функция), зависящая от нескольких переменных, и требуется найти такие значения переменных, при которых значение функции максимально. Задачи такого рода называются задачами оптимизации и встречаются на практике очень часто.

Один из наиболее наглядных примеров — задача распределения инвестиций, описанная ранее. В этой задаче переменными являются объемы инвестиций в каждый проект (10 переменных), а функцией, которую нужно максимизировать — суммарный доход инвестора. Также даны значения минимального и максимального объема вложения в каждый из проектов, которые задают область изменения каждой из переменных.

Попытаемся решить эту задачу, применяя известные нам природные способы оптимизации. Будем рассматривать каждый вариант инвестирования (набор значений переменных) как индивидуума, а доходность этого варианта — как приспособленность этого индивидуума. Тогда в процессе эволюции (если мы сумеем его организовать) приспособленность индивидуумов будет возрастать, а значит, будут появляться все более и более доходные варианты инвестирования. Остановив эволюцию в некоторый момент и выбрав самого лучшего индивидуума, мы получим достаточно хорошее решение задачи.

Генетический алгоритм — это простая модель эволюции в природе, реализованная в виде компьютерной программы. В нем используются как аналог механизма генетического наследования, так и аналог естественного отбора. При этом сохраняется биологическая терминология в упрощенном виде.

Вот как моделируется генетическое наследование:

Хромосома Вектор (последовательность) из нулей и единиц.

Каждая позиция (бит) называется геном.

Индивидуум = генетический код Набор хромосом = вариант решения задачи.

Кроссовер Операция, при которой две хромосомы обмениваются своими частями.

Мутация Cлучайное изменение одной или нескольких позиций в хромосоме.

Чтобы смоделировать эволюционный процесс, сгенерируем вначале случайную популяцию — несколько индивидуумов со случайным набором хромосом (числовых векторов). Генетический алгоритм имитирует эволюцию этой популяции как циклический процесс скрещивания индивидуумов и смены поколений.

Жизненный цикл популяции — это несколько случайных скрещиваний (посредством кроссовера) и мутаций, в результате которых к популяции добавляется какое-то количество новых индивидуумов. Отбор в генетическом алгоритме — это процесс формирования новой популяции из старой, после чего старая популяция погибает. После отбора к новой популяции опять применяются операции кроссовера и мутации, затем опять происходит отбор, и так далее.

Отбор в генетическом алгоритме тесно связан с принципами естественного отбора в природе следующим образом:

Приспособленность индивидуума Значение целевой функции на этом индивидууме.

Выживание наиболее приспособленных Популяция следующего поколения формируется в соответствии с целевой функцией. Чем приспособленнее индивидуум, тем больше вероятность его участия в кроссовере, т.е. размножении.

Таким образом, модель отбора определяет, каким образом следует строить популяцию следующего поколения. Как правило, вероятность участия индивидуума в скрещивании берется пропорциональной его приспособленности. Часто используется так называемая стратегия элитизма, при которой несколько лучших индивидуумов переходят в следующее поколение без изменений, не участвуя в кроссовере и отборе. В любом случае каждое следующее поколение будет в среднем лучше предыдущего. Когда приспособленность индивидуумов перестает заметно увеличиваться, процесс останавливают и в качестве решения задачи оптимизации берут наилучшего из найденных индивидуумов.

Возвращаясь к задаче оптимального распределения инвестиций, поясним особенности реализации генетического алгоритма в этом случае.

— Индивидуум = вариант решения задачи = набор из 10 хромосом Хj

— Хромосома Хj= объем вложения в проект j = 16-разрядная запись этого числа

— Так как объемы вложений ограничены, не все значения хромосом являются допустимыми. Это учитывается при генерации популяций.

— Так как суммарный объем инвестиций фиксирован, то реально варьируются только 9 хромосом, а значение 10-ой определяется по ним однозначно.

Ниже приведены результаты работы генетического алгоритма для трех различных значений суммарного объема инвестиций K.

Особенности генетических алгоритмов

Генетический алгоритм — новейший, но не единственно возможный способ решения задач оптимизации. С давних пор известны два основных пути решения таких задач — переборный и локально-градиентный. У этих методов свои достоинства и недостатки, и в каждом конкретном случае следует подумать, какой из них выбрать.

Рассмотрим достоинства и недостатки стандартных и генетических методов на примере классической задачи коммивояжера (TSP — travelling salesman problem). Суть задачи состоит в том, чтобы найти кратчайший замкнутый путь обхода нескольких городов, заданных своими координатами. Оказывается, что уже для 30 городов поиск оптимального пути представляет собой сложную задачу, побудившую развитие различных новых методов (в том числе нейросетей и генетических алгоритмов).

Каждый вариант решения (для 30 городов) — это числовая строка, где на j-ом месте стоит номер j-ого по порядку обхода города. Таким образом, в этой задаче 30 параметров, причем не все комбинации значений допустимы. Естественно, первой идеей является полный перебор всех вариантов обхода.

Переборный метод наиболее прост по своей сути и тривиален в программировании. Для поиска оптимального решения (точки максимума целевой функции) требуется последовательно вычислить значения целевой функции во всех возможных точках, запоминая максимальное из них. Недостатком этого метода является большая вычислительная стоимость. В частности, в задаче коммивояжера потребуется просчитать длины более 1030 вариантов путей, что совершенно нереально. Однако, если перебор всех вариантов за разумное время возможен, то можно быть абсолютно уверенным в том, что найденное решение действительно оптимально.

Второй популярный способ основан на методе градиентного спуска. При этом вначале выбираются некоторые случайные значения параметров, а затем эти значения постепенно изменяют, добиваясь наибольшей скорости роста целевой функции. Достигнув локального максимума, такой алгоритм останавливается, поэтому для поиска глобального оптимума потребуются дополнительные усилия.

Градиентные методы работают очень быстро, но не гарантируют оптимальности найденного решения. Они идеальны для применения в так называемых унимодальных задачах, где целевая функция имеет единственный локальный максимум (он же — глобальный). Легко видеть, что задача коммивояжера унимодальной не является.

Типичная практическая задача, как правило, мультимодальна и многомерна, то есть содержит много параметров. Для таких задач не существует ни одного универсального метода, который позволял бы достаточно быстро найти абсолютно точное решение.

Однако, комбинируя переборный и градиентный методы, можно надеяться получить хотя бы приближенное решение, точность которого будет возрастать при увеличении времени расчета.

Генетический алгоритм представляет собой именно такой комбинированный метод. Механизмы скрещивания и мутации в каком-то смысле реализуют переборную часть метода, а отбор лучших решений — градиентный спуск. На рисунке показано, что такая комбинация позволяет обеспечить устойчиво хорошую эффективность генетического поиска для любых типов задач.

Итак, если на некотором множестве задана сложная функция от нескольких переменных, то генетический алгоритм — это программа, которая за разумное время находит точку, где значение функции достаточно близко к максимально возможному. Выбирая приемлемое время расчета, мы получим одно из лучших решений, которые вообще возможно получить за это время.

Компанией Ward Systems Group подготовлен наглядный пример решения задачи коммивояжера с помощью генетического алгоритма. Для этого была использована библиотека функций продукта GeneHunter. Города можно располагать на карте с помощью мыши, а поиск кратчайшего пути занимает не более минуты.

4_3 Системы обучения, основанные на генетических алгоритмах

Тезисы: В данной работе исследуется применение эволюционных методов обучения для классификации. Большое внимание уделяется особенностям методов распределения кредитов и применению генетических алгоритмов применительно к задачам классификации. Все утверждения базируются на данных, полученных в процессе решения конкретной задачи . классификации грибов семейств lepiota и agaricus на съедобные и ядовитые. Для реализации системы было разработано специальное программное обеспечение на языке С++. В результате была построена система, способная распознавать примерно 90% предложенных разновидностей грибов. После некоторой модификации алгоритма и оптимизации многочисленных параметров система выдаёт около 93% правильных ответов.

Ключевые слова: системы классификаторов, генетические алгоритмы, crowding, алгоритм пожарников, задача классификации

Необходимость анализа и формализации задач, связанных со сравнением и классификацией объектов сознавали ещё далёкого в прошлом. Для этих целей использовались различные методы распознавания образов «с учителем», «без учителя» и «c поощрением».

Это и известные статистические методы [1], индуктивные методы, эволюционные методы, нейронные сети.

В данной работе были изучены принципы построения классифицирующей системы на основе эволюционных методов, которыми являются генетические алгоритмы. Возможности данного метода классификации исследуются на конкретном примере решается задача классификации грибов.

Для описания принципов обучающих систем, основанных на генетических алгоритмах вводится понятие системы классификаторов, основанных на правилах и сообщениях.

Системы классификаторов . это обучающие системы, которые обучают синтаксически простые строки правил (т.н. классификаторы) управлять представлением в произвольной

Системы классификаторов состоят из трёх основных компонентов:

: Система правил и сообщений;

; Пропорциональное распределение системы кредитов;

Интерпретация системы классификаторов

Система правил и сообщений в системе классификаторов, это своего рода система продукций [7]. Сообщения приходят из внешней среды или от классификаторов системы.

Они сравниваются с правилами классификаторов на совпадение. Сообщение в системе классификаторов — это всего лишь строка определённой длины, состоящая из символов определённого алфавита. Чем чаще сообщение совпадает c условной частью правила, тем выше ценность правила, с которым оно совпало. Ценность правил необходимо выяснить в процессе работы путём соревнования, используя методы распределения кредитов.

Обмен и накопление внутренней валюты обеспечивает естественный критерий для применения генетических алгоритмов. Используя баланс классификатора как fitness-

функцию, классификаторы могут быть воспроизведены, подвергнуться скрещиванию и мутации. Таким образом, системы могут учиться, не только ранжируя существующие правила, но и могут открывать новые, возможно лучшие правила, как новаторские комбинации старых правил. Генерируется новое поколение, обращая большое внимание на то, которое заменяем.

Распределение кредитов путём соревнования и обнаружение новых правил, используя генетические алгоритмы, формируют разумную основу для создания обучающих систем [2].

2. Алгоритм пожарников

Существуют различные методы ранжирования отдельных классификаторов в соответствии с их ролью в получении вознаграждения от среды. Наиболее распространённым является метод, который Holland [2] назвал The Bucket Brigade Algorithm (алгоритм пожарников).

Этот алгоритм просто интерпретируется в экономических терминах, где права торговли продаются и покупаются классификаторами. Классификаторы формируют цепочку посредников от отправителя информации (среды) к получателю (эффектору).

При получении сообщения совпавшие классификаторы учавствуют в аукционе, где величина ставки пропорциональна силе и специфичности рассматриваемого классификатора:

Победивший на аукционе классификатор платит ставку, которая является источником дохода для того, кто послал это сообщение и получает право послать новое сообщение в список сообщений. Каждый классификатор также облагается налогом на жизнь, чтобы не участвующие в цепочках правила постепенно теряли свою силу. Экономическая природа соревнования обеспечивает, что хорошие правила получают доход, а плохие несут убытки. Таким образом, вычисление силы классификатора на следующем временном шаге можно определить по следующей формуле:

3. Упрощённые системы классификаторов

Некоторые упрощения для рассматриваемой системы классификаторов, а особенно это касается метода распределения кредитов [2]. Такие системы отличаются тем, что не имеют списка сообщений. В них классификаторы не образуют никаких цепочек, а первый и единственный классификатор, который «победил» в соревновании делает ставку и получает вознаграждение от среды за правильное действие. Остальные совпавшие классификаторы облагаются определённым налогом за ставку, значительно меньшим, чем ставка. Здесь ставка для участников соревнования рассчитывается, как и раньше по формулам(1),(2):

Новые значения силы для классификаторов рассчитываются следующим образом:

4. Генетические алгоритмы в системах классификаторов

Как уже было отмечено, для получения нового поколения в системах классификаторов, применяются генетические алгоритмы.

Генетические алгоритмы применяются после достижения стационарного состояния системы. Это происходит, когда состояние стабилизируется и не происходит улучшения качества системы. Именно в такой момент необходимо внедрение новых классификаторов.

Источник:
Строки любимому
подбор материалов на темы непосредственно связанные с искусственным интеллектом: генетические алгоритмы, нейронные сети, экспертные системы, логика предикатов, нечеткая логика и др., практическое применение данных подходов к решению комплексных задач реального масштаба, скачать документ, доступ к ресурсам, форум, решение проблем
http://www.gotai.net/documents/doc-art-007-08.aspx

COMMENTS