48 lines
2.2 KiB
Markdown
48 lines
2.2 KiB
Markdown
# Opis dokumentu
|
|
Ten dokument to raport z wykonanego podprojektu na przedmiot Sztuczna Inteligencja. Celem
|
|
zadania jest implementacja algorytmu genetycznego w projekcie o tematyce inteligentny traktor.
|
|
|
|
# Zastosowanie algorytmu
|
|
Algorytm został wykorzystany do wygenerowania zbioru roślin do zasadzenia na bazie zebranych wcześniej roślin
|
|
|
|
# Skrócony opis implementacji w projekcie wspólnym
|
|
* Na początku dla każdego pola zawierającego buraki, zostanie wygenerowany kod genetyczny roślin z tego pola.
|
|
|
|
|
|
|
|
* Funkcja Move teraz zajmuje się również zbieraniem i wywoływaniem sadzenia roślin
|
|
|
|
|
|
|
|
* Funkcja przypiszKod decyduje czy należy zasadzić jedną z modyfikowanych genetycznie roślin, czy należy zasadzić nową (losową).
|
|
|
|
|
|
|
|
* Gdy liczba zebranych buraków osiągnie określoną wartość, zostanie przeprowadzony algorytm genetyczny i powstanie tablica roślin do zasadzenia
|
|
|
|
|
|
|
|
# Opis algorytmu genetycznego
|
|
* Algorytm wykonuje 5 iteracji, w których dokonuje selekcji osobników populacji, które zostaną poddane rozrodowi i wytwarza kolejne pokolenie populacji. Po wyjściu z pętli metodą rankingu selekcjonuje najlepszą część ostatniego pokolenia.
|
|
|
|
|
|
|
|
* Selekcja odbywa się metodą ruletki. Obliczana jest wartość funkcji dostosowania dla każdego osobnika. Im lepsza wartość, tym większa szansa na wylosowanie.
|
|
|
|
|
|
|
|
* Funkcja dostosowania polega na wyliczeniu średniej arytmetycznej trzech wartości: smaku, rozmiaru i koloru rośliny, które są zakodowane w łańcuchu znaków.
|
|
|
|
|
|
|
|
* Funkcja crossover zajmuje się wywołaniem krzyżowania odpowiedniej liczby osobników
|
|
|
|
|
|
|
|
* Zastosowana została metoda krzyżowania równomiernego (uniform crossover) z małą modyfikacją, zmniejszającą szansę na to, że dziecko będzie "klonem" rodzica. Istnieje również mała szansa, że dojdzie do równomiernej mutacji (uniform mutation), w której losowa cecha dziecka zostaje wygenerowana na nowo.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|