Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Algorytmy genetyczne i ich zastosowanie do dopasowywania zależności teoretycznych do doświadczalnych Referat w Zakładzie Fizyki Stosowanej Instytutu Fizyki.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Algorytmy genetyczne i ich zastosowanie do dopasowywania zależności teoretycznych do doświadczalnych Referat w Zakładzie Fizyki Stosowanej Instytutu Fizyki."— Zapis prezentacji:

1 Algorytmy genetyczne i ich zastosowanie do dopasowywania zależności teoretycznych do doświadczalnych Referat w Zakładzie Fizyki Stosowanej Instytutu Fizyki Politechniki Śląskiej Gliwice, 27 października 2004 roku Marcin Miczek

2 2 Plan referatu 1.Problem optymalizacji globalnej 2.Algorytmy genetyczne od podstaw 3.Zastosowanie AG w dopasowaniu… na przykładzie metody PLS 3 4.Podsumowanie i literatura o AG 5.Plan dalszej pracy

3 3 1. Problem optymalizacji globalnej – analityczne – numeryczne (np. gradientowe) – enumeracyjne Metody klasyczne Jak znaleźć globalne maksimum (globalne minimum) – błądzenie przypadkowe – symulowane wyżarzanie – sieci neuronowe – logika rozmyta – algorytmy genetyczne Nowe metody f(x) x maksimum globalne maksimum lokalne ? Np.: wieloparametrowe dopasowanie krzywych teoretycznych do punktów eksperymentalnych parametry modelu

4 4 2. Algorytmy genetyczne od podstaw : Barricelli, Fraser, Martin, Cockerham – modelowanie procesów genetycznych 1960: Holland (Uniw. Michigan) – systemy adaptacyjne AG 1967: Bagley – program gry w 6 pionków 1971: Hollstien; 1975: De Jong – optymalizacja funkcji 1985: Goldberg – optymalizacja pracy gazociągu Polacy:Michalewicz (Uniw. Północnej Karoliny, Charlotte, USA) Buller (ATR Kioto, Japonia) Krótka historia AG = Poszukiwanie maksymalnej wartości funkcji przystosowania oparte na mechanizmach doboru naturalnego oraz dziedziczności łączące ewolucyjną zasadę przeżycia najlepiej przystosowanych z systematyczną i po części losową wymianą informacji.

5 5 biologia (genetyka)komputer (AG) genbit chromosomciąg bitów osobnikpunkt w przestrzeni rozwiązań populacjazbiór punktów krzyżowaniewymiana ciągów bitów mutacjanegacja bitów DNA liczby tekst (ASCII, tex, doc) grafika (bmp, gif, jpeg) dźwięk (wav, midi, mp3) wideo (avi, mpeg) kod binarny Operowanie na kodzie!

6 6 Kodowanie liniowe za pomocą n bitów x [a, b]: podział [a, b] na 2 n podprzedziałów wartości z k-tego podprzedziału k-1 w postaci binarnej Kodowanie logarytmiczne x = kodowanie liniowe log|x| gen chromosom Kodowanie wielu zmiennych sklejanie łańcuchów zmienna 1zmienna 2 Kodowanie binarne liczb rzeczywistych

7 7 Metoda ruletki – prawdopodobieństwo wyboru osobnika proporcjonalne do wartości FP 1. pokolenie nowe pokolenie obliczenie FP dla każdego osobnika mutacja krzyżowanie selekcja FP = funkcja przystosowania Operatory genetyczne: selekcja

8 8 1. pokolenie nowe pokolenie obliczenie FP dla każdego osobnika mutacja krzyżowanie selekcja FP = funkcja przystosowania mutacja negacja bitów z małym prawdopodobieństwem krzyżowanie jednopunktowe wymiana fragmentów chromosomów rodzice dzieci Operatory genetyczne: krzyżowanie i mutacja

9 9 FP maksimum globalne 1. pokolenie 2. pokolenie itd. Ewolucja – dążenie do optymalnego rozwiązania

10 10 3. Zastosowanie AG w dopasowaniu… na przykładzie metody PLS 3 próbka temp. pokojowa ECEC EVEV EgEg fotodetektor laser filtr Y PL = I PL / natężenie światła wzbudzającego wydajność kwantowa PL N SS (E) eV -1 cm -2 ECEC EVEV energia, eV Analiza ilościowa ! E PL EgEg 1 > 2

11 11 Schemat analizy danych w PLS 3 Procedura dopasowująca Dane eksperymentalne Zależność teoretyczna Y PL () 5 parametrów N SS (E) Wyznaczenie N SS (E) dobrze źle 1. dobór procedury dopasowującej 2. definicja błędu dopasowania: pomiary w jednostkach względnych jednoczesna analiza wielu zależności eksperymentalnych 2 kluczowe problemy Ad 1. Wybór algorytmu genetycznego: metoda bezgradientowa (szybkość obliczeń) brak wstępnych danych o N SS (E) Symulator Dopasowanie = = minimalizacja błędu dopasowania

12 12 Definicja funkcji błędu dopasowania (FBD) ·y t1 (x) ·y t2 (x) y x zmodyfikowana metoda najmniejszych kwadratów PLS 3 : x, yY PL, – czynnik geometryczny

13 13 Proces dopasowania za pomocą AG FBD 5 parametrów N ss (E) Y PL * * * * * pokolenie pierwsze końcowe pośrednie

14 14 Przykłady dopasowań dopasowanie Powierzchnia InP(100) poddana cyklowi obróbek M. Miczek: praca doktorska

15 15 Przykłady dopasowań Powierzchnia GaAs(100) przed i po siarkowaniu w Na 2 S (aq) dopasowanie M. Miczek: praca doktorska

16 16 4a. Podsumowanie + odporność na lokalne ekstrema + niepotrzebna wstępna wiedza (punkt startowy) + słabe założenia co do FP + wydajność + prostota pojęciowa Zalety AG – słabsza podbudowa teoretyczna – kodowanie (czasem konieczność naprawy chromosomów) – często koniecznośc skalowania FP Wady AG rozpoznawanie obrazów synteza i optymalizacja układów (mechanicznych, elektronicznych) sterowanie strategia gier klasyfikacja i automatyczne wnioskowanie analiza danych (dopasowanie, modelowanie) Zastosowania sztuczny mózg … ale na razie ostatnie słowo ma człowiek.

17 17 4b. Literatura o AG 1.D. E. Goldberg, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, Z. Michalewicz, Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa, J. Arabas, Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, WNT, Warszawa, M. D. Vose, The simple genetic algorithm. Foundations and theory, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, T. Burczyński, Współczesne tendencje w rozwoju metod komputerowych w naukach stosowanych, wykład inauguracyjny w roku akad. 1998/1999 w Politechnice Śląskiej w Gliwicach, Gliwice, M. Miczek, Electronic Properties of III-V Semiconductor Surfaces from Computer-Aided Analysis of Photoluminescence, praca doktorska, Politechnika Śląska, Gliwice, P. Coveney, R. Highfiled, Granice złożoności, Prószyński i S-ka, Warszawa, 1997 (popularnonaukowa). 8.A. Buller, Sztuczny mózg, Prószyński i S-ka, Warszawa, 1998 (popularnonaukowa). 9.J. R. Koza, M. A. Keane, M. J. Streeter, O dokonywaniu wynalazków drogą ewolucji, Świat Nauki, 140 nr 4 (2003) Illinois Genetic Algorithms Laboratory:

18 18 5. Plan dalszej pracy wykorzystanie idei alg. ewolucyjnych większa efektywność hybrydyzacja z alg. gradientowym większa jednoznaczność zastosowanie w innych metodach (np. fototermicznych) A. Rozbudowa procedury dopasowującej połączenie PLS 3 z SPV() N SS (E), E FS (większa jednoznaczność) SPV() dla hc/>E g, E g, (E), sondowanie w głąb Y PL (, ) B. Rozwój bezkontaktowych metod diagnostyki powierzchni PL SPV N SS SRV x E e-e- h+h+ GaAs In 0,22 Ga 0,78 As Al 0,24 Ga 0,76 As Si- Al 0,24 Ga 0,76 As:Si GaAs:Si HEMTHEMT GaAsInGaAsAlGaAs 2DEG ECEC EVEV metody fototermiczne SRV C(V) N SS (E) C. Korelacje z innymi metodami

19 19 B. Adamowicz, M. Miczek, P. Tomkiewicz, D. Zahn, J. Mizsei, H. Hasegawa: Contactless determination of surface state density spectrum at GaAs(100) surfaces from rigorous analysis of photon-induced effects Plakat prezentowany i nagrodzony na konferencji Nano and Giga Challenges in Microelectronics (Kraków, IX 2004) PLS 3 + SPV() z realnej powierzchni GaAs Univ. Technol. Chemnitz (Niemcy) Univ. Technol. & Econ. Budapeszt (Węgry)

20 20 Współpraca z Research Center for Integrated Quantum Electronics w Sapporo (Japonia) nanoelektronikaprzyrządy kwantowe charakteryzacjapasywacja technologia powierzchni związki III-V oraz azotki Umowa : Badania stanów powierzchniowych kwantowych nanostruktur związków półprzewodnikowych Możliwość rocznego wyjazdu do

21 21 Dziękuję za uwagę... © RCIQE

22 22 slajd 1: rysunek zaczerpnięto z slajd 5: rysunek DNA zaczerpnięto z fysik/mikrokosmos/fylevande.html zdjęcie Britney Spears z rysunek muszki owocowej z genom_muszki_owocowej.phtml zdjęcie owcy Dolly z zdjęcie cesarskiej korony z 7_bilder/liebermn/lb jpg slajdy 10 i 20: logo RCIQE zaczerpnięto ze strony slajd 18: rysunek HEMT-a i jego schemat pasmowy zaczerpnięto z artykułu Y. T. Cheng, Y. S. Huang, D. Y. Lin, F. H. Pollak, K. R. Evans, Surface photovoltage spectroscopy characterization of the GaAlAs/InGaAs/GaAs pseudomorphic high electron mobility transistor structures with varied quantum well compositional profiles, Physica E 14 (2002) slajdy 20-21: zdjęcie i rysunki pochodzą z materiałów drukowanych RCIQE Informacja o źródłach


Pobierz ppt "Algorytmy genetyczne i ich zastosowanie do dopasowywania zależności teoretycznych do doświadczalnych Referat w Zakładzie Fizyki Stosowanej Instytutu Fizyki."

Podobne prezentacje


Reklamy Google