Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Царев Ф. Н. Научный руководитель.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Генетические алгоритмы Егоров Кирилл, гр Чураков Михаил, гр
Advertisements

« Использование двоичной системы счисления при составлении генеалогического дерева». Автор: Вербицкий Евгений Ученик МОУ «Лицей» 7 г класса.
Поиск оптимального набора параметров оптимизаций компилятора Брусенцов Леонид Евгеньевич студент 4 курса ФИТ НГУ Руководители:Илья.
Применение генетических алгоритмов для генерации автоматов при построении модели максимального правдоподобия и в задачах управления Выполнил: Бедный Юрий,
Автоматическая генерация кода программ с явным выделением состояний Канжелев С.Ю. магистрант СПбГУ ИТМО Шалыто А.А. доктор технических наук профессор СПбГУ.
Долбешкин Андрей Николаевич, 345 группа Руководитель: кандидат ф.-м.н. Вячеслав Алексеевич Кириллин.
Системы с наследованием. Если систему можно представить в виде : Где - непрерывные функции, то такая система называется системой с наследованием. Математическое.
Дипломная работа Ивановой О.О., группа 545 Научный руководитель: д. ф.-м. н., профессор Терехов А.Н. Генерация кода по диаграмме активностей.
Расторгуев А.C., 545 группа Научный руководитель: Пименов А.А. Рецензент: ст. преп. Смирнова Е.А.
Системы отбора. Условные обозначения (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) Математическое моделирование процессов отбора2.
Алгоритм приближённого join’а на потоках данных Выполнил : Юра Землянский, 445 группа Научный руководитель : Б.А. Новиков СПб, 2011 Санкт-Петербургский.
Применение алгоритмов SuperResolution к лицам Выполнил: студент 345 гр., Мокаев Руслан Научный руководитель: Пименов Александр.
Савенко Мария Олеговна, 361 группа Научный руководитель: старший преподаватель В.С.Полозов.
Вэйвлетное разложение гладкого потока ненулевой высоты Выполнил : Суханов Василий Научный руководитель : Демьянович Ю. К. Рецензент : Лебединская Н. А.
Некомпенсаторное агрегирование и рейтингование студентов Авторы: Гончаров Алексей Александрович, Чистяков Вячеслав Васильевич. НФ ГУ ВШЭ 2010 год.
Курсовая работа студента 345 группы Чуновкина Фёдора Дмитриевича Научный руководитель: Бондарев А.В. Санкт-Петербургский Государственный Университет Математико-механический.
Санкт-Петербургский Государственный Университет Математико-механический факультет Кафедра системного программирования Научный руководитель: Я.А. Кириленко.
Учитель математики Кулакова Т.М. МОУ ООШ №15 г.о Новокуйбышевск Самарской области Сентябрь 2011г.
Применение генетического программирования для построения автоматов А. А. Шалыто Г. А. Корнеев Санкт-Петербургский государственный университет информационных.
Скриптовые языки на примере Perl. Языки программирования Скриптовые Программа (или ее бай-код) интерпретируется Зачастую более высокий уровень абстрагирования.
Создание сервиса синхронизации разнородных баз данных Допущена к защите зав. кафедрой: д.ф.м.н., профессор Терехов А.Н. Научный руководитель: доцент Графеева.
Виртуальная лаборатория для первоначального обучения проектированию программ Н. Н. Красильников, В. Г. Парфенов, Ф. Н. Царев, А. А. Шалыто Кафедра компьютерных.
1 СПбГУ ИТМО, кафедра Компьютерных Технологий ПРИМЕНЕНИЕ АВТОМАТНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС- ПРОЦЕССАМИ Евгений Андреевич.
UNIVERS software presentation Oct Пакет ЮНИВЕРС UNIVERS software Области применения: Привязочное ВСП Привязочное ВСП Обработка ВСП и НВСП Обработка.
Особенности Java. Блок static static { } Создание и уничтожение объектов  new – создание объекта  finalyze()
ВЛАДИМИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Факультет прикладной математики и физики.
1 Генерация контекстных ограничений для баз данных Выполнил: Жолудев В. Научный руководитель: Терехов А.Н. Рецензент: Иванов А.Н.
L/O/G/O Психология решения задач и проблем: классика и современность Спиридонов В.Ф. (РГГУ-ГУВШЭ)
1 Моделирование задержки радиосигнала в тропосфере Степанов К.Ю. Научный руководитель профессор, д. ф-м.н. Жаров В.Е. Первая московская астрометрическая.
Совместное применение генетического программирования и верификации моделей для построения автоматов управления системами со сложным поведением К. В. Егоров,
Основы цифровой обработки речевых сигналов. Общая схема процесса речеобразования x[n] – дискретные отсчеты сигнала возбуждения y[n] – дискретные отсчеты.
Growing Neural Gas Method Нейросетевой метод построения неструктурированных адаптивных сеток.
Кафедра фотоники и оптоинформатики Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики А.В.Павлов Обработка информации.
Сопоставление полигональных объектов на основе независимой фрагментации контуров Выполнил: Ю. М. Плотников Научный руководитель: канд. ф.-м. наук К. В.
Применение генетического программирования для построения автоматов, управляющих системами со сложным поведением Ф. Н. Царев, А. А. Шалыто 2007 год.
Генерация вероятностных автоматов методами Reinforcement Learning Выполнил: Иринёв А. В. Руководитель: Шалыто А. А.
Анализ сценариев. Имитационное моделирование. 2 Метод сценариев метод, основанный на построении набора сценариев - возможных непротиворечивых комбинаций.
Оптимизация Just – in - time компилятора методом профилирования значений Соколов Андрей Владимирович, ФФ НГУ, 3 курс, Руководитель:
Конвертор байт-кода java в CIL Д. С. Возжаев, 544 группа Научный руководитель: д. т. н. проф. В. О. Сафонов Рецензент: асп. А. Н. Близнюк Санкт-Петербургский.
Распределение наборов неоднородных по размеру заданий в кластерных системах на основе ClassAd механизма Голубев Александр Юрьевич, 542 группа Научный руководитель:
Применение генетического программирования для генерации автомата в задаче об «Умном муравье» Царев Ф.Н., Шалыто А.А. IV Международная научно-практическая.
Верификация автоматных программ Ремизов А.О., д.т.н., проф. Шалыто А.А.
Поиск путей в сложных полигонах для динамических систем реального времени. Работа Порошина И.А., 544 гр. Научный руководитель Уфнаровский В.В. Рецензент,
Тема: Сравнительный анализ сложности факторизации алгоритмов целых чисел Выполнила: Дубовицкая Н.В., гр 957 Научный руководитель: Ишмухаметов Ш.Т.
Анализ использования нескольких функций приспособленности для построения автоматов с помощью генетических алгоритмов на примере задачи «Умный муравей 3»
Применение генетических алгоритмов для генерации автоматов Мура и систем взаимодействующих автоматов Мили в задаче об «Умном муравье» А. А. Давыдов, Д.
Санкт-Петербургский Государственный Университет Математико-Механический факультет Кафедра системного программирования Применение диаграмм двоичных решений.
Кураева Екатерина Анатольевна, заместитель директора по УВР, учитель математики сш № 29.
Реализация XPath над S-выражениями 2007 Миленин Евгений, гр. 544 Кафедра Системного Программирования Математико-Механический ф-т, СПбГУ Научный руководитель:
Наследование и полиморфизм. «Быть» или «Иметь» а так же «Точно» или «Как получится»
Диффузия в полуограниченном теле Неизвестная функция должна быть определена из граничных условий.
Анализ и Проектирование качественных приложений Презентация по книге Крэга Лармана.
Применение генетических алгоритмов к генерации тестов для автоматных программ Законов Андрей Юрьевич Научный руководитель: Степанов Олег Георгиевич, к.т.н.,
Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Государственный контракт №
Моделирование систем хранения с целью уменьшения потребления энергии Научный руководитель: ассистент кафедры информатики Алиев А. А. Рецензент: ст. пр.
Разработка алгоритмов распознавания текста
Применение генетических алгоритмов для генерации тестов к олимпиадным задачам по программированию Буздалов М.В., СПбГУ ИТМО.
Правительство Ярославской области Кучменко Александр Николаевич, Руководитель КС по МиСП при Губернаторе области «Структура затрат по видам экономической.
Методы интерактивной визуализации динамики жидких и газообразных сред Костикова Елена Юрьевна, 521 гр. Научный руководитель: Игнатенко Алексей Викторович.
МЕТОД СКОЛЬЗЯЩЕГО КОНТРОЛЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ ИНТЕРНЕТ- СЕРВИСОВ А.Ю. Каминская, Р.А. Магизов Научный руководитель – Д.И. Игнатов Государственный.
ВВЕДЕНИЕ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНУЮ МАТЕМАТИКУ Лекция 5 6 октября 2009 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА.
Место человека в интеллектуальной техносреде В.В. Бушуев, д.т.н., проф., Генеральный директор Института энергетической стратегии ЦМТ, г.
Технология верификации управляющих программ со сложным поведением, построенных на основе автоматного подхода Руководитель проекта – А. А. Шалыто Докладчик.
Проверка эквивалентности срединной и линейной осей многоугольника Дипломная работа студента 545 группы Подколзина Максима Валериевича Санкт-Петербургский.
Московский инженерно-физический институт (государственный университет) НЕЙТРОННО-ФИЗИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ТЯЖЕЛОВОДНОГО РЕАКТОРА С РЕГУЛИРУЕМЫМ СПЕКТРОМ.
TMG Tel: 8 (495) Fax: 8 (477) Technology Management Group ООО «TMG» PayKeeper.
Применение генетического программирования для реализации систем со сложным поведением Санкт-Петербургский Государственный Университет Информационных Технологий,
Графический язык описания игровых эпизодов в футболе Царев Михаил Николаевич, Царев Федор Николаевич 2008 год.
Исследование возможностей сервисной шины SonicMQ Дипломная работа студентки 545 группы Комольцевой Дарьи Владимировны Научный руководитель: Графеева Н.Г.
Presentation transcript:

Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Царев Ф. Н. Научный руководитель – д.т.н., проф. А. А. Шалыто Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики

2 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Парадигма автоматного программирования Предложено в России в 1991 году Программные системы разрабатываются как системы взаимодействующих автоматизированных объектов управления Система управления является системой взаимодействующих конечных автоматов Состояния События и входные переменные Выходные воздействия Конечный автомат Система конечных автоматов

3 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Решаемая проблема Основная сложность в автоматном программировании – построение автоматов В большинстве случаев автоматы проектируются вручную Однако эвристическое построение автоматов часто затруднено или невозможно Решение – автоматическое построение конечных автоматов с помощью генетического программирования

4 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Задача «Умный муравей» Тор – 32x32 89 клеток с едой 200 ходов Расположение еды и начальная позиция муравья фиксированы Цель – создать муравья, который съест всю еду

5 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Что умеет муравей? Определять находится ли непосредственно перед ним еда За один игровой ход совершить одно из четырех действий: сделать шаг вперед, съедая еду, если она там находится повернуть налево повернуть направо ничего не делать

6 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Задача «Умный муравей-3» Расположение еды на поле случайно – в каждой клетке еда есть с вероятностью μ Муравей видит восемь клеток Результат муравья – математическое ожидание числа единиц еды Вычисляется приближенно – моделированием поведения на случайных полей

7 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Решение задачи без применения автоматов «Жадный» алгоритм На каждом шаге муравей выбирает ближайшую клетку из области видимости, в которой есть еда, и двигается к этой клетке Может быть реализован с помощью автомата с достаточно большим числом состояний При μ=0.05 результат равен

8 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Применение генетических алгоритмов Разные методы представления автоматов: Полные таблицы переходов (простейший метод)‏ Сокращенные таблицы переходов (Поликарпова, Точилин)‏ Деревья решений (Данилов)‏

9 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Дерево решений

10 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Предлагаемый метод Функция переходов в каждом из состояний задается с помощью абстрактного конечного автомата На вход автомату подаются значения входных переменных в некотором порядке Каждое из состояний абстрактного автомата помечено новым состоянием управляющего автомата и выходным воздействием

11 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Абстрактный автомат

12 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Генетический алгоритм Параметры особи – число состояний управляющего автомата и размер абстрактного автомата Начальное поколение генерируется случайным образом Для генерации очередного поколения используется элитизм Для скрещивания применяется однородный кроссовер

13 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Результаты экспериментов Размер поколения – 1000 В пятисотом поколении – (при μ=0.05)‏

14 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Выводы Предложен метод представления функции переходов структурного конечного автомата с помощью набора абстрактных автоматов Проведено экспериментальное исследование этого метода на задаче “Умный муравей-3”

15 Царев Ф. Н. Применение метода представления функции переходов с помощью абстрактных конечных автоматов в генетическом программировании Спасибо за внимание Спасибо за внимание!