Информационная система "Конференции"

Тезисы докладов

Информационные технологии

Задачи определения кристаллической структуры поликристаллических образцов по их рентгеновским дифракционным спектрам, как правило, не могут быть решены классическими методами оптимизации в силу большой размерности (требуют одновременного поиска ~100 параметров), большого числа локальных минимумов, существенной нелинейности, естественной зашумленности и приближенности моделей.

Генетические алгоритмы (ГА) – эффективный инструмент глобальной оптимизации, основанный на имитации биологических процессов естественного отбора, размножения и приспособления. Однако, его недостаток - отсутствие локальной сходимости, вследствие чего уже найденные «близкие» к оптимальному решения могут быть потеряны. Для повышения надежности и скорости работы ГА на вышеописанных задачах предложена идея двухуровневого генетического алгоритма.

ГА первого уровня оперирует хромосомами, составленными из значений оптимизируемых параметров (описывающих кристаллическую структуру исследуемого образца). В качестве целевой функции (пригодности) взят взвешенный модуль разности между модельной функцией и экспериментальными данными (R-фактор), стремящийся к нулю при сходимости в глобальный минимум. Первый уровень позволяет найти набор «хороших» решений, которые передаются на второй уровень ГА. Здесь в качестве хромосом используются битовые строки, задающие группы подвергаемых локальному поиску параметров. Значение бита на каждой позиции указывает, уточнять или не уточнять параметр под номером этой позиции, позволяя ограничить таким образом пространство поиска. Пригодность битовой строки назначается в соответствии с эффективностью проведенного по ней локального поиска. Скрещиваясь и мутируя на протяжении нескольких поколений, эти строки определяют путь уточнения значений параметров. Для локального поиска применен нелинейный метод наименьших квадратов.

Уровни выполняются поочередно с передачей найденных значений друг другу, тем самым совмещая глобальный и локальный поиски с возможностью выбираться из локальных минимумов. Этим также снимается необходимость выбора стартовых значений параметров структуры.

Алгоритм был программно реализован и применен для поиска структур ряда практических одно- и многофазных образцов, продемонстрировав уверенную работоспособность и эффективность. Проведен сравнительный анализ предложенного алгоритма, классического ГА и МНК, исследуются области их сходимости на примерах с различными пространствами поиска. Определяются принципы настройки алгоритма, построения и эволюции популяций обоих уровней, обеспечивающие сходимость.

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии Обратная связь

[Головная страница] [Конференции]

© 1996-2000, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск
    Дата последней модификации: 06-Jul-2012 (11:48:14)