Comments 41
Я ничего не понял :(
Для чего конкретно применяются эти алгоритмы?
Какие задачи с их помощью решаются?
Для чего конкретно применяются эти алгоритмы?
Какие задачи с их помощью решаются?
Приложений алгоритмов множество, равно как и их модификаций. Если сильно упрощать, то это своего рода хитрый перебор возможных вариантов. В моем случае алгоритмы используются для оптимизации сгенерированных случайно математических моделей динамической системы. Цель оптимизации: оптимальное повторение сгенерированной моедлью поведения реальной динамической системы. Это и есть идентификация.
И, кстати, ваш ник как бы намекает, что вы уже из следующей генерации расы? И нам (промежуточным нелепым недоразумениям между неандертальцами и вами) нужно радоваться уже тому, что мы хотя бы значение некоторых слов между формул улавливаем?
| «В данной статье изложен метод подбора оптимальной математической модели объекта с использованием генетического программирования.»
Что? Где? Когда?
Черт, но можно было что-нибудь отсюда и отсюда взять как преамбулу.
Или ссылки дать на основы — понятней будет (что, зачем и почему).
Не все столь подготовлены к такому материалу, как вы ;)
Что? Где? Когда?
Черт, но можно было что-нибудь отсюда и отсюда взять как преамбулу.
Или ссылки дать на основы — понятней будет (что, зачем и почему).
Не все столь подготовлены к такому материалу, как вы ;)
Интересная статья, только, хотелось бы, для лучшего понимания большинством привести какой-нибудь нетеоретический пример конкретного использования, для наглядности. Помимо прочего, спасибо за «нишевание», не знал про него.
Не стал добавлять линки на википедию, потому как до них по ключевым словам добраться легко. Насчет подготовленности — на Хабре достаточно публикаций прямо или косвенно затрагивающих эту тематику, поэтому по умолчанию считаю уровень подготовленности читателей достаточно высоким.
Такие тонкости понимаете, значит остальное освоить — дело техники…
ПроНик: «Человек Играющий» — никакого намека на превосходство.
И, кстати, ваш ник как бы намекает, что вы уже из следующей генерации расы?
Такие тонкости понимаете, значит остальное освоить — дело техники…
ПроНик: «Человек Играющий» — никакого намека на превосходство.
Ы. Так дело не в линках, а вообще в том, что нифига не понятно, какая задача решается. Вы модель к чему подгоняете-то? Типа, у вас есть некая функция, а вы ищете диффур, в котором она является решением? Или что? Как бы, в любой более или менее научной статье должна быть описана постановка задачи, без этого всё сказанное воспринимается неким малосвязным потоком сознания.
Раздел выбран не «Научно-популярное». Можете расценивать статью как обзорную. Но постановка задачи есть.
Есть объект, о котором мы знаем мало… Знаем, что подано на вход и что получается на выходе. Хотим узнать приближенно, что у него внутри. Этот смысл заложен в определение: «идентификация динамической системы»
Идентификация систем
…
Статья посвящена вопросу применимости генетических алгоритмов к проблеме идентификации динамической системы.
…
В данной статье изложен метод подбора оптимальной математической модели объекта с использованием генетического программирования.
Есть объект, о котором мы знаем мало… Знаем, что подано на вход и что получается на выходе. Хотим узнать приближенно, что у него внутри. Этот смысл заложен в определение: «идентификация динамической системы»
Идентификация систем
Ну тык. Не все же специалисты в этой области. Как бы, это правило хорошего тона — объяснять что тут к чему, если вы не пишете текст в какой-нибудь журнал с очень узкой специализацией. Как бы, зачем читателя чувствовать себя полным идиотом?
Например, до того, что словосочетание 'идентификация систем' является ключевым словом, ещё додуматься надо. А это нетрифиально, потому что некоторый наивный смысл в эти слова может вложить запросто любой человок.
У вас потом где-то в конце текста описывается, чего же вы всё-таки делаете и зачем эти все мудрствования нужны, но такое надо писать вначале, а не в конце. От этого текст становиться более интересным и понятным. А так, лично мне, пришлось два раза прочитать. Что как бы… Не удобно и затратно по времени.
Например, до того, что словосочетание 'идентификация систем' является ключевым словом, ещё додуматься надо. А это нетрифиально, потому что некоторый наивный смысл в эти слова может вложить запросто любой человок.
У вас потом где-то в конце текста описывается, чего же вы всё-таки делаете и зачем эти все мудрствования нужны, но такое надо писать вначале, а не в конце. От этого текст становиться более интересным и понятным. А так, лично мне, пришлось два раза прочитать. Что как бы… Не удобно и затратно по времени.
Хорошая статья, у меня знакомый писал дисер по теме идентификация двигателя с помощью ГА а затем синтез нечеткого пида. Я все пробовал приспособить это все дело с методом наименьших квадратов и алгоритмом качмажа, да чето не получилось
Я одно время работал с ПИД-регулятором «методом тыка»… своего рода те же генетические алгоритмы применял, но у себя в голове. Для человека эта задача слишком неудобная, а вот на автоматику возложить подбор параметров регулятора, особенно НЕЛИНЕЙНОГО, думаю целесообразно.
Есть ссылки, которыми можно поделиться?
Есть ссылки, которыми можно поделиться?
есть типа методичка по которой у нас проводят занятия по предмету «Методы ИИ», там есть про экспертные регуляторы и методы идентификации, правду нету про градиентные спуски и т.д.
ссылко db.tt/TGW4oCs
ссылко db.tt/TGW4oCs
Могу и про градиентные методы написать. Мне все равно обзор литературы делать для диссертации.
это хорошо, давай. Если можешь напиши и про нечеткие))
FUZZY я пока не рассматривал. У меня вычисления точные должны быть.
Fuzzy может дать точные вычисления. Главное правильно настроить параметры нечетких значений (их функцию принадлежности), а для этого можно GA взять, например. ИМХО, бонус FL в простом представлении нелинейности.
Если мне понадобится точность до чисел порядка 0.001% от уровня полезного сигнала (т.е. 10^(-5))?
Я так понимаю нужно будет разбивать на поддиапазоны с такой дискретностью. Это означает, что диапазонов будет 10^5 штук. Слишком много будет.
Я так понимаю нужно будет разбивать на поддиапазоны с такой дискретностью. Это означает, что диапазонов будет 10^5 штук. Слишком много будет.
Спасибо за статью, но сейчас уже всегда интересует применение в реальных объектах. Очень хочется увидеть статью пример построения Фильтра Калмана для канала скорости корабля. Увидеть какой получается порядок, хотелось бы увидеть выигрыш данного метода перед другими классическими методами параметрической оптимизации и ЛКО. Вообщем больше практических заключений.
ооо фильтр калмана, уже год с ними работаю. мдааа вот статей по практической реализации маловато. Я тут один раз натолкнулся на одну на сайте matlab и понял это судьба, теперь вот пишу диплом по БИНС.
@Ky7m я так понимаю вы имеете прямое отношение к навигации, вот вопрос, с помощью трех осевого акселерометра можно получить положение объекта или всетаки без ДУС и гиро, никак? Вопрос вроде глубой, но я просто робототехник.
P.S. вот сама cтатья
rapidstm32.com/download/videos/tilt_sensor_demo/Introduction_to_unscented_Kalman_filter_part1.7z
@Ky7m я так понимаю вы имеете прямое отношение к навигации, вот вопрос, с помощью трех осевого акселерометра можно получить положение объекта или всетаки без ДУС и гиро, никак? Вопрос вроде глубой, но я просто робототехник.
P.S. вот сама cтатья
rapidstm32.com/download/videos/tilt_sensor_demo/Introduction_to_unscented_Kalman_filter_part1.7z
Отношение прямого не имею, но есть небольшой опыт при введении обратной связи в систему управления роботом Robotino фирмы Festo. В рамках нашей задачи необходимо было получать расстояния, которые пройдены роботом. Для решения этого применяли два твёрдотельных трёхосевых акселерометра. Полученные результаты затем проходили фильтрацию.
Теперь по сути вопроса, если взять начальное положение объекта за точку отсчёта относительных координат, то пройденный путь всегда можно посчитать, используя задачи обратной кинематики., на основании полученных данных с акселометра.
По поводу статей про фильтр Калмана, в интернете есть реализации, которых для понимания достаточно, просто под каждую задачу необходимо все это дело подстраивать, получать свой критерий оптимизации, поэтому и заинтересовался ГА, которые могут охватить больший круг задач.
<наивность> Всегда хочется иметь, что-то универсальное:) </наивность>
Теперь по сути вопроса, если взять начальное положение объекта за точку отсчёта относительных координат, то пройденный путь всегда можно посчитать, используя задачи обратной кинематики., на основании полученных данных с акселометра.
По поводу статей про фильтр Калмана, в интернете есть реализации, которых для понимания достаточно, просто под каждую задачу необходимо все это дело подстраивать, получать свой критерий оптимизации, поэтому и заинтересовался ГА, которые могут охватить больший круг задач.
<наивность> Всегда хочется иметь, что-то универсальное:) </наивность>
ну я тоже раньше так думал, если совсем примитивно есть акселерометр два раза проинтегрировали вот и расстояние. тоесть с выхода акселерометра линейное ускорение
При интегрировании будут накапливаться ошибки. Микромеханические акселерометры сильно шумят. Есть, правда, и прецизионные — кварцевые. Но все равно желательно ввести коррекцию — например, по астронавигации. К тому же при перемещениях на расстояния больше 200 км появится еще и методическая погрешность из-за сферичности Земли.
ДУС — датчик ориентации. Он положение не определяет.
вот вопрос, с помощью трех осевого акселерометра можно получить положение объекта или всетаки без ДУС и гиро, никак?
ДУС — датчик ориентации. Он положение не определяет.
в голове именно про это и думал положение в пространстве, тоесть орентация относительно осей
В принципе можно и на акселерометрах (имею в виду линейные) сделать датчик угловой скорости, и на трех приемниках GPS/ГЛОНАСС. Разнести подальше от центра тяжести подвижного объекта и решить систему уравнений. Но точность невысокая будет. Если работать в режиме коррекции с обратной связью, то может и хватить точности, но для чистых измерений, думается, на подойдет.
Не читал, но одобряю.
кстати, для решения подобных задач может быть инетересен «Гибридный генетический алгоритм с дополнительным обучением лидера» (Тенев В.А., Паклин Н.Б.), который использует градиентный метод для дополнительного обучения лидера популяции.
Я хотел включить в текст такую модификацию, но пришел к выводу, что не подходит. Нет аналитических выражений для производных функционала. В результате экстремум по выбранному направлению придется искать численно (напр., половинным делением). А т.к. значение фитнесс-функции вычисляется как дисперсия, то слишком много будет вычислений.
Но вообще говоря, было бы хорошо их скрестить.
Но вообще говоря, было бы хорошо их скрестить.
Спасибо, очень понравился материал — наконец-то более точно разобрался с возможными алгоритмами селекции (хотя я всё равно верю в PSO :) ).
О, отличная идея — завалить хабр ВАКовскими статьями и «тезисами докладов». Без адаптации, тут же все умные. Полез в загашники.
:) Это еще с адаптацией. Стараемся популярнее излагать. А в чем, собственно, конкретно «ВАКовость»?
Зря вы про ВАК. Я бы сказал, что это хорошая КР или на худой конец дипломная работа. До ВАКовской тут очень далеко.
Меня на первом курсе загрузили передаточными функциями и я писал калькулятор для них по информатике. Т.е. в виде «чисел» были эти функции, в виде «операций» были их соединения (последовательное, параллельное, с обратной связью). А на выходе выдавались графики результирующей функции: АЧХ, ФЧХ, на комплексной плоскости и переходной процесс. А восстанавливали мы передаточную функцию по переходному процессу чуть позже, на втором или третьем курсе. К тому времени уже маткад появился.
Методы оптимизации на втором курсе давались в численных методах. ГА лишь один из них (сам с ним разбирался уже после универа).
Надеюсь с терминами не на путал, так как дело было двадцать лет назад на турбопаскале :)
Меня на первом курсе загрузили передаточными функциями и я писал калькулятор для них по информатике. Т.е. в виде «чисел» были эти функции, в виде «операций» были их соединения (последовательное, параллельное, с обратной связью). А на выходе выдавались графики результирующей функции: АЧХ, ФЧХ, на комплексной плоскости и переходной процесс. А восстанавливали мы передаточную функцию по переходному процессу чуть позже, на втором или третьем курсе. К тому времени уже маткад появился.
Методы оптимизации на втором курсе давались в численных методах. ГА лишь один из них (сам с ним разбирался уже после универа).
Надеюсь с терминами не на путал, так как дело было двадцать лет назад на турбопаскале :)
Не написал «курсовик» исключительно из уважения (дефолтного) к автору, к тому же где-то в комментариях мелькало что-то про диссертацию. Да и курсовик на самом деле был бы предпочтительней, перед выкладыванем (а они появляются на хабре регулярно) над ним зачастую дольше думают, хотя бы потому, что в нём хочешь — не хочешь надо резать объём, переформулировать, оптимизировать текст. А статью или тезисы можно выкинуть как есть и ждать лавров, что выглядит куда печальнее.
Весело получилось. Лично я воспринял сообщение как сарказм. Мол «хватит тут ботанировать» :) Хотя ни одно издание из списка рекомендованных ВАК такую статью и близко не подпустит. Это для обзора литературы в диссертацию может прокатить. И то дополнять нужно.
Уважение сарказму не помеха, как и наоборот.
Одобренные ВАКом издания, к сожалению, сейчас есть очень разные, история с «корчевателем триадами» тому пример, не удивительный причём. Впрочем, речь не о том. А о том, что по моему скромному мнению, тем, кому интересны подобные вещи, ищут и находят их в специализированных журналах, а не на хабре.
Одобренные ВАКом издания, к сожалению, сейчас есть очень разные, история с «корчевателем триадами» тому пример, не удивительный причём. Впрочем, речь не о том. А о том, что по моему скромному мнению, тем, кому интересны подобные вещи, ищут и находят их в специализированных журналах, а не на хабре.
Sign up to leave a comment.
ТАУ-Дарвинизм