przykłady problemów do optymalizacjigalaxy.uci.agh.edu.pl/~bszafran/mofit/op.pdf · Problemy...

Problemy optymalizacji

układ połączeń na płytce drukowanejNajbardziej efektywny rozkład jazdy

Problem matematycznie definiuje tzw. funkcja kosztu [celu] f(1,2,...N), której minimum poszukujemy

Do optymalizacji1) Rozmiar płytki2) Długość połączeń3) Czas wytwarzania

Przykład 1Przykład 2

przykłady problemów do optymalizacji

zasada najmniejszego działania:

P(t=t0)=P0

P(t=t1)=P1

Fizycznie realizowana trajektoria to ta na której S = min. Zamiast argumentu liczbowego – funkcja. Wektor położeń jako argument – po dyskretyzacji toru.

Regresja liniowa

y=+x

Matematyczny opis zjawiska, które jak się wydaje podlega zależności liniowej

Przykład 3

Przykład 4: tor ruchu ciała jako zagadnienie optymalizacyjne

Optymalizacja:

1) funkcja kosztu [funkcja celu] : dana w postaci analitycznej (wzoru) lub nie

przykłady na nie: funkcja kosztu szacowana w doświadczeniuregulacja anteny tv, optymalizacja lekarstw,

funkcja kosztu wyliczana przy pomocy symulacji (np. aerodynamicznych do optymalizacji kształtu)

2) ilość zmiennych (1, więcej, nieskończona)3) zmienne: ciągłe/dyskretne (nieskończenie lub skończenie wiele możliwych

argumentów)4) statyczna (trasa najkrótsza) / dynamiczna

[zależna od czasu najszybsza trasa dojazdu]5) funkcja gładka lub nie (możemy korzystać z pochodnej lub nie)

zależnie od problemu możemy wybrać algorytm deterministyczny lub probabilistycznydokładny lub heurystyczny

Zadanie jest najłatwiejsze gdy funkcja kosztu jest kwadratowa i dana wzorem analitycznym

problem liniowy

1D: Jeśli funkcja f(x) nie jest kwadratowa, ale jej pochodna f’(x) istnieje i jest znana można poszukać jej zer i wyznaczyć, w którym f minimalna

0 2 4 6 8 1 0x

- 0 . 4

0 . 0

0 . 4

0 . 8

1 . 2f (

x)

f(x)

=si

n(x)

/xf’

(x)=

cos(

x)/x

-sin

(x)/

x2

0 2 4 6 8 1 0x

- 0 . 6

- 0 . 4

- 0 . 2

0 . 0

0 . 2

f' (x

)

Jeśli funkcja gładka, lecz pochodna nieznana można ją wyliczyć numerycznielub pracować na samej funkcji

Np. Metoda parabol

W 1D: można nawet przeszukać całą dziedzinę funkcji gładkiej i skoncentrować się na lokalnych minimach.

rozwiązywanie RNL w 2 i więcej D: problem trudny

rysunek z rozdziału o metodzie Brenta z Numerical Recipes

W wielu wymiarach: funkcja gładka zmiennej ciągłej

1) można minimalizować funkcję po każdej ze zmiennych po kolei

2) metoda największego spadku (wymaga znajomości pochodnych)

metoda downhill simplex, amoeba (Melder-Nead)- gdy pochodne nieznane lub nie do wykorzystania (np. oscylacje małej amplitudy)

N+1 wierzchołków w N wymiarach

1) ABC – simpleks w i-tej iteracji (powiedzmy A-najgorszy, B-najlepszy

2) D – odbicie przez BC (linia najgorszy / średnia pozostałych).

3)Jeśli f(D)<f(A) ekspansja do E. 4) Jeśli f(D) > f(A) – ściągnięcie punkty F i G 5) Jeśli f(F)>f(A) i f(G)>f(A)

simpleks się kurczy do najlepszegopunktu– H,I

pojedyncza iteracja:

Optymalizacja funkcji kosztu f bywa zadaniem trudnym gdydziedzina f wielowymiarowa„powierzchnia” funkcji kosztu skomplikowanawiele minimów lokalnych,

Wszystkie metody tradycyjne : znajdują lokalne (najbliższe) minimumfunkcji gładkiej globalnego nie znajdą chyba, że przypadkiem

niezastąpione: do znalezienia dokładnego położenia minimum, gdy znane jego otoczenie

optymalizacja kombinatoryczna: zmienna dyskretna

Przykład: najkrótsza sieć (kanalizacyjna, energetyczna, światłowodowa)dla miast powiatowych województwa małopolskiego:

W realnych zastosowaniach nie tylko funkcja nieciągła (nie ma mowy o pochodnych):ale i zmienna dyskretna


G

T

N S

L

BK

M

N T

S

W

C

3 6

4 5

4 3

3 2

2 3

5 7

4 3

4 2

4 24 2

4 1

3 1

6 5

3 631

Województwo zakodowanew postaci grafu – poszukiwanenajkrótsze drzewo spinające.

Rozwiązanie:



G

T

N S

L

BK

M

N T

S

W

C

3 6

4 5

4 3

3 2

2 3

5 7

4 3

4 2

4 24 2

4 1

3 1

6 5

3 631




G

T

N S

L

BK

M

N T

S

W

C

3 6

4 5

4 3

3 2

2 3

5 7

4 3

4 2

4 24 2

4 1

3 1

6 5

3 631


Problem równie łatwy jak regresja liniowa

rozwiązanie dane przez algorytm zachłanny Kruskula : tworzymy las dodając po kolei najkrótsze krawędzie tak aby nie utworzyć pętli dostaniemy najlepsze rozwiązanie

Rozwiązanie:

G

T

NS

L

BK

M

NT

S

W

C

36

45

43

32

23

5743

42

4242

41

31

65

36

Limanowa-Nowy Sącz

31

G

T

NS

L

BK

M

NT

S

W

C

36

45

43

32

23

5743

42

4242

41

31

65

36

Wadowice-Chrzanów

31

Myślenice-Kraków

G

T

NS

L

BK

M

NT

S

W

C

36

45

43

32

23

5743

42

4242

41

31

65

3631

Bochnia-Limanowa

C

G

T

NS

L

BK

M

NT

S

W

36

45

43

32

23

5743

42

4242

41

31

65

3631

Wadowice-Myślenice

G

T

NS

L

BK

M

NT

S

W

C

36

45

43

32

23

5743

42

4242

41

31

65

3631

B

Nowy Sącz-Gorlice

G

T

NS

L

K

M

NT

S

W

C

36

45

43

32

23

5743

42

4242

41

31

65

3631

G

T

NS

L

BK

M

NT

S

W

C

36

45

43

32

23

5743

42

42

4241

31

65

36

Kraków-Bochnia

31

bezpośrednie połączenie CK już się nie przyda

Myślenice-Nowy Targ

G

T

NS

L

BK

M

NT

S

W

C

36

45

43

32

23

5743

42

42

4241

31

65

3631

G

T

N S

L

BK

M

N T

S

W

C

3 6

4 5

4 3

3 2

2 3

5 7

4 3

4 2

4 24 2

4 1

3 1

6 5

3 631

Rozwiązanie:

Algorytm zachłanny – skutecznywięc - problem najkrótszego drzewa spinającego jest łatwy.

Złożoność dla najlepszej implementacji O(|V|log|V|), V – liczba wierzchołków

0) Oznacz wszystkie wierzchołki kolorem białym.Przypisz wierzchołkowi startowemu wagę 0.

1) Znajdź i zaczerń biały wierzchołek v o najmniejszej wadze2) Oznacz białych sąsiadów v jego wagą powiększoną o wagę

wspólnej krawędzi (o ile nowa waga mniejsza od starej) orazetykietą wierzchołka v

3) Jeśli są jeszcze białe wierzchołki idź do 1(złożoność V2)

Problem najkrótszej drogi (przeszukiwanie grafu wszerz z oznaczaniem wierzchołków)

Inny ważny problem: najkrótsza trasa z A do B

Wierzchołki mają kolor, wagę i etykietę

G

T

N S

L

BK

M

N T

S

W

C

3 6

4 5

4 3

3 2

2 3

5 7

4 3

4 2

4 24 2

4 1

3 1

6 5

3 6

3 6 G

4 5 G

1) Gorlice malujemy na czarno, miastom sąsiednim nadajemy wagi – odległości od Gorlic i indeks G.

2) Szukamy białego miasta o najmniejszej wadze i malujemy jena czarno (Nowy Sącz), wagę czarnego miasta ustalamy (mniejszej nie będzie)

G

T

N S

L

BK

M

N T

S

W

C

3 6

4 5

4 3

3 2

2 3

5 7

4 3

4 2

4 24 2

4 1

3 1

6 5

3 6

3 6 G

4 5 G

G

T

N S

L

BK

M

N T

S

W

C

3 6

4 5

4 3

3 2

2 3

5 7

4 3

4 2

4 24 2

4 1

3 1

6 5

3 6

3 6 G

4 5 G

9 3 N S

5 9 N S

3) Liczymy odległości do Gorlic sąsiadów Nowego Sącza

przykład: najkrótsze trasy z Gorlic do pozostałych miast

4) Najmniejszą wagę ma teraz Tarnów, 5) Następnie Limanowa

G

T

N S

L

BK

M

N T

S

W

C

3 6

4 5

4 3

3 2

2 3

5 7

4 3

4 2

4 24 2

4 1

3 1

6 5

3 6

3 6 G

4 5 G

9 3 N S

5 9 N S

8 9 T

G

T

NS

L

BK

M

NT

S

W

C

36

45

43

32

23

5743

42

4242

41

31

65

36

36 G

45 G

93 NS

59 NS

89 T

91 L ?

101 L

do Bochni z Gorlicbliżej przez Tarnów niżprzez Limanową

G

T

N S

L

BK

M

N T

S

W

C

3 6

4 5

4 3

3 2

2 3

5 7

4 3

4 2

4 24 2

4 1

3 1

6 5

3 6

3 6 G

4 5 G

9 3 N S

5 9 N S

8 9 T

1 0 1 L

1 3 1 B

1 3 1 B ?

6) Bochnia

do Myślenic jednak bliżej przez Limanową

7) Po Nowy Targu – Myślenice, z nich bliżej do Wadowic

G

T

N S

L

BK

M

N T

W

C

3 6

4 5

4 3

3 2

2 3

5 7

4 3

4 2

4 24 2

4 1

3 1

6 5

3 6

3 6 G

4 5 G

9 3 N S

5 9 N S

8 9 T

1 0 1 L

1 3 1 B

1 5 8 N T

3 1

1 3 7 M !

G

T

N S

L

BK

M

N T

W

C

3 6

4 5

4 3

3 2

2 3

5 7

4 3

4 2

4 24 2

4 1

3 1

6 5

3 6

3 6 G

4 5 G

9 3 N S

5 9 N S

8 9 T

1 0 1 L

1 3 1 B

3 1

1 3 7 M

1 6 8 Wostatecznie

Np.: z Chrzanowa do Gorlictrafimy po etykietach

G

T

N S

L

BK

M

N T

W

C

3 6

4 5

4 3

3 2

2 3

5 7

4 3

4 2

4 24 2

4 1

3 1

6 5

3 6

3 6 G

4 5 G

9 3 N S

5 9 N S

8 9 T

1 0 1 L

1 3 1 B

3 1

1 3 7 M

1 6 8 W

Zamiast stosować algorytmu można zrobić model z nitek i koralików, potem naciągnąć koraliki oznaczające Chrzanów i Gorlice

Widzieliśmy, że dwa ważne problemy mają efektywne, deterministyczne, dokładne rozwiązanie

Niektóre problemy są jednak obiektywnie trudne(nie istnieje algorytm o złożoności wielomianowej):wybór najkrótszej zamkniętej trasy przez wszystkie miasta (problem komiwojażera):

-algorytm deterministyczny rozwiązujący problem dokładny z wielomianową złożonością nie istnieje, gdy problem o dużym rozmiarze należy rozwiązać – stosuje się heurystyki.

Algorytm zachłanny dla komiwojażera:

ruszaj do najbliższego miasta, którego jeszcze nie odwiedziłeś.

- rozsądny: wyeliminuje przynajmniej długie przejazdy bez zatrzymywania się

Odwiedzić wszystkie miasta w cyklu zamkniętym w takiej kolejności aby pokonana trasa była najkrótsza.

Klasyczny problem testowy dlaalgorytmów optymalizacyjnych

Rozwiązanie zachłanne:start ze Szczecina:

1 5 3 .

Najlepsze

1 7 2 . 2 9

PL: 46 miast

Zachłanne rozwiązanie nie jest optymalne (choć nie najgorsze)

Szukana jest permutacja - przejrzeć wszystkie N! - niewykonalne 46!=5502622159812088949850305428800254892961651752960000000000

najlepszy algorytm dokładny O(2N) –lepiej niż n!, ale wciąż zbyt wiele 246=70368744177664

Gdy problem zbyt trudny by go rozwiązać dokładnie przy pomocy algorytmu deterministycznego – można zadowolić się przybliżonym (heurystycznym) lub próbowaćje poprawić przy pomocy MC

Problem obiektywnie trudny = gdy najlepszy deterministyczny algorytm nie zakończy swojego działania w skończonym czasie klasy złożoności obliczeniowej

Problemy NP

P NP-zupełne

Problemy decyzyjne: z odpowiedzią tak/nie

Schematobowiązujepod warunkiemże PNP

NP – można sprawdzić odpowiedź w czasie wielomianowym zadanie rozkładu na czynniki liczby 136117223861 nieznany jest wielomianowy algorytm (na komputer klasyczny) ale jeśli ktoś nam poda odpowiedź 1047291299709 - szybko sprawdzimy.

P – problemy, w których istnieje algorytm o wielomianowej złożoności( nie ma dowodu, że PNP.)

NP – zupełne (najtrudniejsze) – można do nich sprowadzić dowolny problem z NPz nadkładem wielomianowym. Jeśli jeden z problemów NP.-zupełnych zostanie rozwiązanyw czasie wielomianowym, to P=NP.

Faktoryzacja jest na pewno NP, wydaje się, że nie jest P i że nie jest NP-zupełna.[„Wydaje się, że nie P” na tyle, że standardowy w zakupach elektronicznych

protokół klucza publicznego RSA]

NP.-zupełne: problem spełnialności binarnego układu logicznego, problem komiwojażera, izomorfizmu grafów, kliki, kolorowania wierzchołków grafu i inne.

Problemy NP

P NP-zupełne

F

W praktyce problemy, które nie są P – stają się niemożliwe do dokładnego rozwiązania dla dużych rozmiarów zadania

najkrótsza trasa z A do B – łatwy (bo wielomianowy algorytm znany)najkrótsza zamknięta trasa po wszystkich miastach – trudny (bo algorytm wielomianowy nieznany i wydaje się, że nie istnieje)

Inna znana para pozornie podobnych problemów o skrajnie różnejzłożoności obliczeniowej: problem istnienia cyklu Eulera i cyklu Hamiltona w grafie

Cykl (zamknięta ścieżka) Eulera

Zadanie:zaplanować trasę spaceru:przejść po każdym moście dokładnie razi wrócić do punktu wyjścia

(przejść po wszystkich krawędziach grafu dokładnie raz i wrócić do punktu wyjścia)

3

3

35

stopień wierzchołka= liczba przyległych krawędzi

Cykl Eulera w grafie istnieje wtedy i tylko wtedygdy wszystkie jego wierzchołki są stopnia parzystego

przy każdym przejściu przez wierzchołek używamy 2 krawędzi

zaczynamy spacer od dowolnego wierzchołkausuwając z grafu przebyte krawędzie, wrócimydo wierzchołka startowego bez rozspójniania grafu

stopień wierzchołka= liczba przyległych krawędzi

3

3

35

Cykl Hamiltona

problem NP-zupełny

graf planarny (rzut środkowy dwunastościanu)

(przejść po wszystkich wierzchołkach grafu dokładnie raz i wrócić do punktu wyjścia)

cykl Hamiltona dla dwunastościanu

Jeśli wiemy, że problem NP-zupełny, a rozmiar problemu duży – poszukajmy rozwiązania przybliżonego

Metoda dokładna nie zadziała w skończonym czasie.Jeśli nie wiemy jak - poszukajmy losowo.Lecz: Całkiem ślepe przeszukiwanie losowe nie różni się od przeglądania wszystkich rozwiązań: prawdopodobieństwoznalezienia najlepszego jest żadne, a i rozsądnego znikome.

Problem komiwojażera dla 20 miast w pd-wsch Polsce

Wszystkich permutacji jest 20!=2432902008176640000.

Najlepsza trasa znaleziona po 1000 000prób (długość 89.12 [j.umowne] )

Widać, że kiepska: 1) skrzyżowane trasy 2) krócej będzie Tarnów-Nowy Sącz-Kraków

Katowice

Najlepsza trasa znaleziona po 1000 000losowaniach (długość 89.12 [j.umowne] )

Algorytm zachłanny start z Częstochowy 68.73

Wniosek: do przeszukiwania losowego potrzebny nam jest przewodnik.

Przewodnik do przeszukiwania losowego - inspiracje przyrodniczePrzyrodnicze (naturalne) algorytmy optymalizacji

1) Dobór naturalny – algorytmy genetycze

2) Wygrzewanie próbek dla usunięcia defektów – algorytm symulowanego wyżarzania

Metody MC: starają się poprawić przybliżone rozwiązanie. Mogą doprowadzić do optymalnego rozwiązania, ale nie mamy ścisłej gwarancji, że osiągnięte rozwiązanie jest najlepsze.

w praktyce akceptujemy: najlepsze rozwiązania jakie znamy.

Liczby losowe: wykonanie kroku poszukiwania oraz wprowadzenie innowacji w przeszukiwaniu.

Deterministyczne: najlepsze rozwiązanie w ściśle określonym czasieProbabilistyczne: używają generatora liczb losowych – tak zaplanowane, abyprawdopodobieństwo znalezienia ściśle najlepszego duże.

Algorytmy genetyczne

Powstające przypadkowo (mutacje) cechy zwiększające szanse na sukces ewolucyjny są zachowywane w genach gatunku i wzmacniane przez naturalnąselekcję.

Ewolucja = wielki proces optymalizacyjny

Funkcja przystosowania

cecha nr X

cecha nr Y

DNA Informacja genetyczna zapisana w sekwencji zasad w łańcuchu polinukleotydowymjęzyk czteroliterowy A, G, T, C (odpowiednio adenina, guanina, tymina i cytozyna).

Słowa: trójliterowe (każde słowo – jeden z 20 aminokwasów)Zdania ze słów: program produkcji białek

(każde złożone z aminokwasów)

Każda pojedyncza helisa zawiera pełną informację(Zasady wiążą się ściśle parami A-T, G-C)

replikacja(w nowej helisie DNA, jest pół starej, szansa na błędy – mutacje)

Typowy algorytm genetyczny:

Definicja problemu:kodowanie zmiennych (genotyp), i rozkodowanie (fenotyp) + funkcja kosztu

Każdy osobnik z populacji niesie pewien kod genetyczny = argument funkcji kosztu

Selekcja „naturalna” Osobniki najgorzej przystosowane (o największym koszcie) wymierają

Populacja początkowa

Osobniki przystosowane na tyle dobrze by żyć - łączą się w pary

Wydają na świat potomstwo o genach odziedziczonych po rodzicach

Pewna liczba osobników poddana jest przypadkowej mutacji

Dopóki zbieżność nie została osiągnięta

Wymiana genów losowa. korzystne cechy rodziców będą wzmacniane a słabsze eliminowane przez selekcję naturalną.

Mutacje mają wprowadzać cechyktórych nie mają rodzice.

Krzyżowanie genów i mutacje z użyciem liczb losowych.

Funkcja kosztu Dowolna:Ciągła, dyskretna, analityczna, dana na siatce, dana przez doświadczenieAlgorytmy genetyczne można zastosować do każdego problemuoptymalizacyjnego (choć nie zawsze będą optymalne). Kodowanie zmiennych: Jeśli np. f(x,y) - funkcja parametrów rzeczywistych: x i y mogą

być liczbami zmiennoprzecinkowymi (zmiennoprzecinkowy kod genetyczny)

- można też x i y poddać kwantyzacji i pracować na bajtach 01001011

10101010

W problemie komiwojażera: zmienne kodowane jako permutacje liczb całkowitych (1,6,3,4,5,7,2)

Naturalna selekcja:sortujemy osobniki wg funkcji kosztu:

5.295.85.86.517.517.77.75 usuwamy najgorsze

Łączenie w pary

Mnóstwo możliwości – tu jest miejsce na optymalizację

5.295.85.86.51

1) kolejno

2) losowo wg. rankingu kolejności np.1 rodzic 50% potomstwa2 30% 3 20%4 10%

5.295.85.86.51

3) losowo wg. kosztu np.. zgodnie z rozkładem:

najlepszy spośródwyeliminowanychw naszym przykładzied=5

(nr) f(nr) p(nr)

(1) 5.29 35%(2) 5.8 27%(3) 5.8 27%(4) 6.51 11%

(5) 7.51 0(6) 8 0(7) 9 0(8) 10 0

pstwo wylosowaniaosobnika i narodzica: proporcjonalnedo jego „odległości” od najlepszego spośródwymarłych

i f p

1 5.29 35%2 5.8 27%3 5.8 27%4 6.51 11%

Stworzyć dyskretny generator losowy o zadanym rozkładziedysponując generatorem o rozkładzie równomiernym z przedziału [0,1]

Tworzymy dystrybuantę: rozkład pstwa, że wylosowany będzie osobnik o numerze i lub niższym

P(0)=0P(1)=0.35P(2)=0.62P(3)=0.89P(4)=1

Losujemy liczbę l z przedziału [0,1] z rozkładem równomiernym.Uznajemy, że wylosowany został osobnik i+1 (słownie i plus pierwszy), jeśli

0

.5

1

1

2

4

3

Wymiana genów:

1) Binarna 0100101110101010 – jeden lub więcej, w ciągu lub osobno

2) Zmiennoprzecinkowe R1, R2: P=(1-)R1+R2 : –losowe z [0,1]

R1

R2

P gdzieś na odcinku

Losując inne dla każdej współrzędnej:

R1

R2

P gdzieś na prostokącie

Mutacje:

01001011

Np. odwrócenie bituna losowo wybranejpozycji

1) Binarna 2) Zmiennoprzecinkowa

Losowe przesunięcie

3) Permutacja: przestawienie losowo wybranej pary

[3 4 6 2 1 5]

Przykład: minimum funkcji (de Jonga) danej przepisem analitycznym

(x,y)[0,10] [0,10]

0 2 4 6 8 1 0x0

2

4

6

8

1 0

y

- 2 0- 1 4- 8- 241 01 6

f(9.0385, 8.666)= -18.55

Wylosowana populacja początkowa N=12

fioletowe odrzucamy jako najgorzej przystosowanezielone będą przekazywać swoje geny dalej

0 2 4 6 8 1 0x0

2

4

6

8

1 0y

- 2 0- 1 4- 8- 241 01 6 nr x y f(x,y)

1 6.01 8.91 -13.64 2 5.91 5.11 -9.955 3 5.82 8.09 -9.745 4 0.89 5.60 -6.407 5 8.99 6.52 -5.492 6 7.26 9.66 -0.141

7 0 0.85 0.92 8 2.97 4.26 1.80 9 2.62 7.43 3.7410 8.76 9.95 5.2411 9.67 1.89 6.9712 5.14 3.98 9.42

Pop. początkowa

0 2 4 6 8 1 0x0

2

4

6

8

1 0

y

- 2 0- 1 4- 8- 241 01 6

Dobór w pary i potomstwo

nr x y f(x,y) 1 6.01 8.91 -13.64 2 5.91 5.11 -9.955 3 5.82 8.09 -9.745 4 0.89 5.60 -6.407 5 8.99 6.52 -5.492 6 7.26 9.66 -0.141

krzyżyki: rodzice

potomstwo (kropki)wylosowane w prostokącie,którego wierzchołkiprzeciwległe do rodzice

xp = x xt+(1-x)xm gdzie x,y losowe z [0,1]

yp = y yt+(1-y)ym

dobór kolejnych par

Dajmy się rozwijać populacji bez wprowadzania mutacji

0 2 4 6 8 1 0x0

2

4

6

8

1 0

y

- 2 0- 1 4- 8- 241 01 6

0 2 4 6 8 1 0x0

2

4

6

8

1 0

y- 2 0- 1 4- 8- 241 01 6

0 2 4 6 8 1 0x0

2

4

6

8

1 0

y

- 2 0- 1 4- 8- 241 01 6

trzecie pokolenie pokolenie czwarte pokolenie piąte

globalne minimum nie zostało znalezione- populacja obsadza jedno z minimów lokalnych- szansa na zajęcie optymalnej „niszy” utracona w trzecim pokoleniu

pokolenie

Wybrany sposób wymiany genów:terytorium populacji kurczy się do jednego z minimów.

Mutacje

Po wydaniu na świat potomstwa p=25% generacji ulega mutacjom.Mutacji unika najlepiej przystosowany organizm, bo go szkoda.

Mutacja polega na przesunięciu punktu o wektor(dx,dy), przy czym dx i dy są losowe z przedziału [-2,2].

0 2 4 6 8 1 0x0

2

4

6

8

1 0

y- 2 0- 1 4- 8- 241 01 6

30 pokolenie:

Tak skonstruowany algorytm znajduje raczejokolice globalnego minimum – dokładne położenie wyszukamy metodą tradycyjną

Liczebność populacji a optymalne prawdopodobieństwo mutacji

Algorytm genetyczny do rozwiązywania problemu komiwojażera

Problem komiwojażera dla 20 miast w pd-wsch Polsce.

Odległości: metryka euklidesowa nie drogowa

(tak jak w przykładach poniżej)

Rozwiązanie: permutacja miastnp.(Opole,Katowice,Kraków,...,Opole)

Jedno pokolenie:

1) populacja 96 osobników (tras): 48 najgorzej przystosowanych (najdłuższych) zastąpionych 48 potomstwem najlepiej przystosowanych (najkrótszych).

2) Wprowadzenie mutacji do 20% osobników Mutacji unika najlepiej przystosowany.

W potomstwie mogą pojawić się duplikaty już istniejących osobników.

Duplikaty nie wnoszą nic do bazy genów. Wszystkie zostają poddane przymusowej mutacji.

Algorytm dla komiwojażera

Lista długości tras:

Pod kreską wymierają

Nad kreską łączone w pary

Krzyżowanie genów przy reprodukcji(krzyżowanie cykliczne):

każdy osobnik: permutacja

Rodzic 1: [3 4 6 2 1 5]Rodzic 2: [4 1 5 3 2 6]

Losujemy pierwszy gen do wymiany:wylosowaliśmy pierwszy

Rodzic 1: [4 4 6 2 1 5]Rodzic 2: [3 1 5 3 2 6]

Rodzic 1 ma dwie 4. Wymieniamy starą.

Rodzic 1: [4 1 6 2 1 5]Rodzic 2: [3 4 5 3 2 6]

Rodzic 1 ma dwie 1. Wymieniamy starą.

Rodzic 1: [4 1 6 2 2 5]Rodzic 2: [3 4 5 3 1 6]

Rodzic 1 ma dwie 2. Wymieniamy starą.Rodzic 1: [4 1 6 3 2 5]Rodzic 2: [3 4 5 2 1 6]

Brak powtórzeń: wymiana zakończona

geny potomstwa

Dwa najlepsze osobniki w 50 pokoleniu

potomstwo

Nieoptymalny:okolice Rzeszowa

Nieoptymalna:Częstochowa

73.35700

78.63119

dziedziczyzalety

dziedziczy wady

76.22113

75.76706

Dziedziczenie genów przykład:

Mutacja: wymiana pary losowo wybranych elementów w permutacji

[3 4 6 2 1 5]

Rozwiązanie przy użyciu algorytmu genetycznego długość 64.1.

Algorytmy genetyczne-podsumowanie

•Optymalizują funkcje zmiennej ciągłej lub dyskretnej•Funkcje wygenerowane numerycznie, eksperymentalnie lub dane analitycznie•Stosowalne do skrajnie skomplikowanych powierzchni•Nie wymagają znajomości ani istnienia pochodnych funkcji kosztu•Jednocześnie przeszukują szeroki zakres zmiennych•Radzą sobie z dużą ilością zmiennych•Mogą wyprodukować całą listę lokalnych minimów, nie tylko globalne•Nieźle się nadają do przetwarzania równoległego (gdy optymalizowana funkcja kosztowna numerycznie)

Przewodnik do przeszukiwania losowego - inspiracje przyrodniczePrzyrodnicze (naturalne) algorytmy optymalizacji MC

1) teoria doboru naturalnego – algorytmy genetycze

2) wzrost i hodowla kryształów, metalurgia – algorytm symulowanego wygrzewania

wygląd owada zoptymalizowany na drodzeprzypadkowego krzyżowania genów oraz mutacjiz mechanizmem selekcji naturalnej

Stabilne formy węgla: każda – lokalne minimum energii

węgiel -tworzy kierunkowewiązania kowalencyjne

grafit

diament E wiązania ( funkcja struktury układu)=E wiązania ( 1023 położeń atomów)

E

atom węgla:

grafit diament

metoda Czochralskiego hodowli kryształów

http://www.fkf.mpg.de

zarodek krystaliczny

roztopiony materiałciut powyżej temperatury topnienia

Wzrost kryształów jako proces optymalizacji

niska T

wysoka T

E wiązania ( funkcja struktury układu)=E wiązania ( 1023 położeń atomów)

metoda Czochralskiego wzrostu kryształów

http://www.fkf.mpg.de

zarodek

roztopiony materiałnieco powyżej temperatury topnienia

zarodek wolno wyciąganyroztopiony materiał stygnie i powoli krystalizuje

jeśli odpowiednio wolno schładzany materiał krystalizuje w idealnej strukturze(o optymalnej energii wiązania)

jeśli zarodek zbyt szybko wyciągnięty:kryształ będzie złej jakości – defekty [układ osiąga najbliższe minimum lokalne]

Wzrost kryształów jako proces optymalizacjiE wiązania ( funkcja struktury układu)=E wiązania ( 1023 położeń atomów)

Struktura krystalicznai defekty:

Defekty powodują naprężeniawewnętrzne. Kryształ z defektami jest twardy. przywrócenie idealnej struktury:

wymaga pokonania bariery energetycznej

dyslokacja krawędziowa

położenie międzywęzłowe

wakansjapołożeni e atom

u

energia kryształu

W metalurgii: dla usunięcia defektów (usunięcia naprężeń i zmiany twardości metalu)kryształ nagrzewa się do wysokiej temperatury, potem powoli schładza.Bariera energetyczna pokonana dzięki energii dostarczonej w formie ciepła.

[proces odwrotny do hartowania stali]

Symulowane wygrzewanie (simulated annealing)

Kirkpatrick, Science 220 671 1983praca wykonana w IBM przy optymalizacji fizycznego

projektowania układów scalonych)

Krystalizacja – optymalizacja energii wiązania w funkcji położeń wielkiej liczby atomów.Idealne optimum osiągane, gdy układ powoli schładzany (tak aby zachowana chwilowo równowaga termiczna).

Pomysł: optymalizacja funkcji wielu zmiennych naśladująca proces krystalizacji.

Teoria z mechaniki statystycznej: zachowanie układów o bardzo wielu stopniachswobody w równowadze termicznej z otoczeniem – algorytm Metropolisa.

Kirkpatrick –algorytm Metropolisa do symulacji własności układów w równowadze termicznej z otoczeniem

optymalizowana funkcja– traktowana jak energia pewnego układu.

Układ ugrzązł w lokalnym minimum

Dostarczyć energii, potem powoli [równowaga] ją odebrać liczymy, że układ szczęśliwie znajdzie drogę

do minimum globalnego

Symulowane wygrzewanie

Symululacja zachowania układu o dużej liczbie s.swobody w równowadze termicznej

Algorytm symulowanego wyżarzania dla optymalizacji E(P)

Wystartuj w punkcie P, ustaw wysoką „temperaturę” T

Przesuń P losowo P’=P+dP

Nowy punkt akceptowany (P:=P’) zawsze gdy lepszy E(P’)<E(P)(lepszy=bardziej prawdopodobny wg.r.B)

gdy E(P’)>E(P) –prawdopodobieństwo zaakceptowania punktu gorszego P’ dane przez np.

exp(-(E(P’)-E(P)) / kT) (rozkład Boltzmana)

PP '

P ' '

E0 . 0

0 . 2

0 . 4

0 . 6

0 . 8

1 . 0

p

e x p ( - E / k T )

k T = 1 0

k T = 1

k T = 0 . 1zmniejszyć T

Koniec jeśli T=0

Losujemy liczbę losową q wg rozkładurównomiernego, jeśli q < exp (-(E(P’)-E(P)) / kT) P:=P’

Im niższe T, tym mniej chętnie akceptujemy przesunięcia w góręna skali energii

Kirkpatrick – symulowane wyżarzanie w(E)=Cexp(-E/kT)- Metropolis z modyfikacją rozkładu pstwa w miarę działania algorytmu- zamiast grupy wędrowców - jeden

Przykład 1:f(x)=sin(x)+x2/1000

w każdej T wykonywana pewna liczba losowań (przesunięcia z przedziału [-2,2])

Wysokie T – punkt P wędruje między minimamiNiskie T – P uwięziony wokół jednego minimum

- 4 0 - 2 0 0 2 0 4 0- 1

0

1

2 T = 0 . 9T = 0 . 1

Sposób zmiany temperatury:T=0.001 i2 gdzie i spada od 100 do 1

W wysokiej T przeszukiwany szeroki zakres zmiennych.

W niższej – algorytm bada dokładnie minimum, które może być globalne, jeślischładzanie zostało odpowiednio wykonane.

Techniczna uwaga:gdy zmieniamy T: najlepiejstartować od najlepszego rozwiązaniauzyskanego do tej pory.

0 . 0 0 2 . 0 0 4 . 0 0 6 . 0 0 8 . 0 0 1 0 . 0 0

0 . 0 0

2 . 0 0

4 . 0 0

6 . 0 0

8 . 0 0

1 0 . 0 0

0 . 0 0 2 . 0 0 4 . 0 0 6 . 0 0 8 . 0 0 1 0 . 0 0

0 . 0 0

2 . 0 0

4 . 0 0

6 . 0 0

8 . 0 0

1 0 . 0 0

T>5 T<5

0 2 4 6 8 1 0x0

2

4

6

8

1 0

y

- 2 0- 1 4- 8- 241 01 6Zastosowanie S.A.

Dla funkcji testowej de Jonga:

Położenia P w kolejnych iteracjach:

0 . 0 0 2 . 0 0 4 . 0 0 6 . 0 0 8 . 0 0 1 0 . 0 0

0 . 0 0

2 . 0 0

4 . 0 0

6 . 0 0

8 . 0 0

1 0 . 0 0

T<1

Przykład 2.

0 . 0 0 2 . 0 0 4 . 0 0 6 . 0 0 8 . 0 0 1 0 . 0 0

0 . 0 0

2 . 0 0

4 . 0 0

6 . 0 0

8 . 0 0

1 0 . 0 0

ścieżka (25 kroków) dla T=1

0 . 0 0 2 . 0 0 4 . 0 0 6 . 0 0 8 . 0 0 1 0 . 0 0

0 . 0 0

2 . 0 0

4 . 0 0

6 . 0 0

8 . 0 0

1 0 . 0 0


0 . 0 0 2 . 0 0 4 . 0 0 6 . 0 0 8 . 0 0 1 0 . 0 0

0 . 0 0

2 . 0 0

4 . 0 0

6 . 0 0

8 . 0 0

1 0 . 0 0


zawężanie zakresu przeszukiwań z temperaturą: generowane ścieżki

0 2 4 6 8 1 0x0

2

4

6

8

1 0

y

- 2 0- 1 4- 8- 241 01 6

Przykład 3: Problem komiwojażera Generowanie P’ z P: P = [ 1 3 6 4 5 9 7 2 ]

Losujemy pierwszei ostatnie miasto

P’ = [ 1 3 9 4 6 5 7 2 ]Losowo zmieniamy kolejność

0 2 0 0 0 0 4 0 0 0 0 6 0 0 0 0n u m e r i t e r a c j i / 1 0 0

0

1

2

3

4

T

0 2 0 0 0 0 4 0 0 0 0 6 0 0 0 0n u m e r i t e r a c j i / 1 0 0

1 5 0

2 0 0

2 5 0

3 0 0

3 5 0

4 0 0

dlug

osc

tras

y

Sposób zmiany T długość P

Najlepsze rozwiązanie

Strategia schładzania a wynik końcowy

zbyt szybkie schłodzenie[do najbliższego minimumlokalnego]

Przykład 4: klaster jonowy

http://www.physchem.co.za/Bonding/Graphics/GRD60002.gif

najprostsze przybliżenie: naładowane kule bilardowe (nie mogą się przenikać)

r

d

dodatnio naładowane – współrzędne r1,r2, ...ujemnie naładowane – współrzędne d1,d2, ...

Przykład 4: klaster jonowy

najprostsze przybliżenie: naładowane kule bilardowe (nie mogą się przenikać)

r

d

dodatnio naładowane – współrzędne r1,r2, ...ujemnie naładowane – współrzędne d1,d2, ...

potencjał oddziaływania: załóżmy że promienie jonowe są równe 1

oddziaływanie jonów o różnym znaku

o tym samym znaku

0 2 4 6 8 1 0- 0 . 8

- 0 . 4

0 . 0

0 . 4

-7.507789-6.856922-4.853392

-2.895126

-4.778046

r

dfcja 20 zmiennych

Weźmy 5 jonów dodatnich, pięc ujemnych, dwa wymiary

konfiguracje z symulacji, strzałki pokazują

wyniki dla obniżanej temperatury

-6.413611

-7.130378

ominięte minima lokalne

-7.507789

minimum globalne

przykłady problemów do optymalizacjigalaxy.uci.agh.edu.pl/~bszafran/mofit/op.pdf · Problemy...

Documents

Transcript of przykłady problemów do optymalizacjigalaxy.uci.agh.edu.pl/~bszafran/mofit/op.pdf · Problemy...