Kvalitativno usmerjanje genetskih algoritmov pri vodenju dinamičnih sistemov
description
Transcript of Kvalitativno usmerjanje genetskih algoritmov pri vodenju dinamičnih sistemov
Kvalitativno Kvalitativno usmerjanje genetskih usmerjanje genetskih
algoritmov pri algoritmov pri vodenju dinamičnih vodenju dinamičnih
sistemovsistemovGregor LebanGregor Leban
mentor: prof. dr. Ivan Bratkomentor: prof. dr. Ivan Bratko
DIPLOMSKA NALOGADIPLOMSKA NALOGA
NamenNamen
Genetski algoritmi pri svojem Genetski algoritmi pri svojem delovanju običajno ne uporabljajo delovanju običajno ne uporabljajo nobenega znanja o problemu, ki ga nobenega znanja o problemu, ki ga rešujejo.rešujejo.
Dodatno znanje → pohitritev razvoja?Dodatno znanje → pohitritev razvoja? Moja eksperimentalna domena: Moja eksperimentalna domena:
vodenje dinamičnih sistemovvodenje dinamičnih sistemov Kvalitativno znanjeKvalitativno znanje
Voziček z navpično Voziček z navpično postavljeno palicopostavljeno palico
NalogaNaloga: premik vozička iz začetnega : premik vozička iz začetnega stabilnegastabilnega položaja položaja XX00 do do stabilnega stabilnega ciljnega položaja X ciljnega položaja X11, ne da bi pri tem , ne da bi pri tem padla palica.padla palica.
Kontejnerski žerjavKontejnerski žerjav
NalogaNaloga: premik tovora iz začetnega položaja (X: premik tovora iz začetnega položaja (X00,L,L00) do ) do ciljnega položaja (Xciljnega položaja (X11,L,LGG), pri čemer tovor na cilju ne sme ), pri čemer tovor na cilju ne sme nihatinihati
Vodenje dinamičnega Vodenje dinamičnega sistemasistema
bang-bang način vodenja (2 vrednosti za silo)bang-bang način vodenja (2 vrednosti za silo) Kontroler je bil predstavljen v obliki kontrolne Kontroler je bil predstavljen v obliki kontrolne
tabeletabele
X [-5, X [-5, 0]0]
X’ [-2, 0, X’ [-2, 0, 2]2]
[-0.3, 0, [-0.3, 0, 0.2]0.2]
’’[-0.1, 0, [-0.1, 0, 0.2]0.2]
FF
X<-5X<-5 X’<-2X’<-2 <-0.3<-0.3 ’ ’ < -0.1< -0.1 +10+10NN
X<-5X<-5 X’<-2X’<-2 <-0.3<-0.3 -0.1<-0.1<’ < 0’ < 0 -10N-10N
X<-5X<-5 X’<-2X’<-2 <-0.3<-0.3 0 < 0 < ’ < 0.2’ < 0.2 +10+10NN
X<-5X<-5 X’<-2X’<-2 <-0.3<-0.3 ’ ’ > 0.2> 0.2 +10+10NN
X<-5X<-5 X’<-2X’<-2 -0.3<-0.3<<0<0 ’ ’ < -0.1< -0.1 -10N-10N
...... ...... ...... ...... ......
Kvalitativno sklepanjeKvalitativno sklepanje Posplošene vrednosti spremenljivkPosplošene vrednosti spremenljivk
O vsaki spremenljivki imamo 2 podatka:O vsaki spremenljivki imamo 2 podatka: Vrednost spremenljivkeVrednost spremenljivke Vrednost odvodaVrednost odvoda
Vrednosti spremenljivke so lahko:Vrednosti spremenljivke so lahko: Odlikovane vrednosti (npr. za X’): Odlikovane vrednosti (npr. za X’): minf, mmax, zero, minf, mmax, zero,
max, infmax, inf Interval med dvema sosednjima o.v.: Interval med dvema sosednjima o.v.: zero..maxzero..max
Smeri spreminjanja: Smeri spreminjanja: inc, std, decinc, std, dec Kvalitativne omejitveKvalitativne omejitve
Y=MY=M++(X), Y=M(X), Y=M--(X)(X) Pospešek = deriv(Hitrost)Pospešek = deriv(Hitrost) Z = sum(X,Y)Z = sum(X,Y)
Iskanje kvalitativne Iskanje kvalitativne rešitverešitve
QSIM za Prolog (I. Bratko)QSIM za Prolog (I. Bratko) Kvalitativna modela dinamičnih sistemovKvalitativna modela dinamičnih sistemov mLmL’’cos ’’cos + (m+M)X’’ + mL + (m+M)X’’ + mL ’sin ’sin = F = F
( J - mL( J - mL2 2 ) ) ’’ + mLX’’ - mgL ’’ + mLX’’ - mgL = 0 = 0
XX’’’’ = = - M- M00++(() + M) + M00
++(F) (F)
’’’’ = = MM00++(()) - - M M00
++(F)(F)
Postopek:Postopek: Izgradnja prostora veljavnih stanjIzgradnja prostora veljavnih stanj Povezava med sosednjimi stanjiPovezava med sosednjimi stanji Iskanje poti v grafuIskanje poti v grafu
Velikost grafa: 300 stanj, 1000 prehodovVelikost grafa: 300 stanj, 1000 prehodov
Primer kvalitativne rešitve Primer kvalitativne rešitve za vozičekza voziček
Genetski algoritemGenetski algoritem Implementacija:Implementacija:
Reprodukcija v stabilnem stanjuReprodukcija v stabilnem stanju Linearna normalizacijaLinearna normalizacija Operatorja: mutacija, dvomestno križanjeOperatorja: mutacija, dvomestno križanje Funkcija uspešnosti:Funkcija uspešnosti:
VAL = 1000*UP + 1000*GOAL - VAL = 1000*UP + 1000*GOAL -
Eksperimenti:Eksperimenti: Različne oblike kontrolnih tabelRazlične oblike kontrolnih tabel
Dolžine osebkov:Dolžine osebkov: Do 600 bitov pri vozičkuDo 600 bitov pri vozičku Do 2300 bitov pri žerjavuDo 2300 bitov pri žerjavu
Razne verjetnosti mutacijeRazne verjetnosti mutacije
Uporaba kvalitativne rešitve Uporaba kvalitativne rešitve v genetskem algoritmuv genetskem algoritmu
Spremenil operator mutacije:Spremenil operator mutacije:1.1. Naključno izbiranje ene vrstice kontrolne tabele.Naključno izbiranje ene vrstice kontrolne tabele.
2.2. Preveri, ali za izbrano vrstico obstaja stanje v Preveri, ali za izbrano vrstico obstaja stanje v kvalitativni rešitvi, ki bi enolično določalo kvalitativni rešitvi, ki bi enolično določalo pravilno vrednost sile.pravilno vrednost sile.
3.3. Če tako stanje obstaja in je trenutna vrednost Če tako stanje obstaja in je trenutna vrednost sile napačna, potem spremeni vrednost sile in sile napačna, potem spremeni vrednost sile in končaj. Sicer se vrni na točko 1.končaj. Sicer se vrni na točko 1.
Če v 10 poskusih ne izvedemo prilagojene Če v 10 poskusih ne izvedemo prilagojene mutacije izvedemo običajno naključno mutacije izvedemo običajno naključno mutacijomutacijo
Rezultati za primer Rezultati za primer vozičkavozička
Rezultati za primer Rezultati za primer žerjavažerjava
ZaključkiZaključki
Poskusi kažejo, da se z uporabo Poskusi kažejo, da se z uporabo kvalitativne rešitve kvalitativne rešitve znatno pohitri znatno pohitri razvojrazvoj genetskega algoritma genetskega algoritma
prednosti in slabostiprednosti in slabosti
Prednosti uporabe Prednosti uporabe kvalitativne rešitvekvalitativne rešitve
Opazna pohitritev razvoja osebkov. Opazna pohitritev razvoja osebkov. Tipične dosežene pohitritve:Tipične dosežene pohitritve: za voziček: za voziček: 2 – 3 kratna2 – 3 kratna za žerjav: za žerjav: 2 – 50 kratna2 – 50 kratna
Kvalitativna rešitev je Kvalitativna rešitev je robustnarobustna, , neodvisna od vrednosti parametrovneodvisna od vrednosti parametrov
Težave pri uporabi kvalitativne Težave pri uporabi kvalitativne rešitverešitve
Potrebne so posplošitve modelaPotrebne so posplošitve modela Časovno zahtevno iskanje Časovno zahtevno iskanje
kvalitativnih rešitevkvalitativnih rešitev Veliko število možnih vedenj. Kako Veliko število možnih vedenj. Kako
izbrati pravo vedenje?izbrati pravo vedenje? Mutacija, ki uporablja kvalitativno Mutacija, ki uporablja kvalitativno
znanje, potrebuje 10 krat več časa za znanje, potrebuje 10 krat več časa za izračun, kot običajna mutacijaizračun, kot običajna mutacija
Nadaljnje deloNadaljnje delo
uporaba drugih kvalitativnih rešitev, uporaba drugih kvalitativnih rešitev, ki jih kvalitativna modela ponujataki jih kvalitativna modela ponujata
indukcija kvalitativnega modela iz indukcija kvalitativnega modela iz posnetkov vodenjaposnetkov vodenja
pohitritev iskanja kvalitativne rešitvepohitritev iskanja kvalitativne rešitve spremembe v kvalitativnem modeluspremembe v kvalitativnem modelu usmerjeno preiskovanje prostora stanjusmerjeno preiskovanje prostora stanj
Vprašanja?Vprašanja?