OBLICZENIA EWOLUCYJNE - PROJEKTY

Sztuczna inteligencja 9999 pages 12

OBLICZENIA EWOLUCYJNE - PROJEKTY

PB

1 Projekt z grupowania danych k-means

1. Wczytanie danych w formatach ar, tab

2. Wybór atrybutów, które maj¡ zosta¢ uwzgl¦dnione podczas grupowania 3. Pobranie paramterów algorytmu k-±rednich, w tym:

(a) wspóªczynnik rozmyto±ci

(b) liczba iteracji, ewentualnie bark zmian w wynikowych ±rodkach klas (c) liczba grup (skupie«)

4. Wypisanie wyników grupowania, przydzielenie do poszczególnych grup

5. Zapisanie wyniku pogrupowania z dodaniem jednego atrybutu (kolumny) okre±la- j¡cej numer grupy poszczególnych obiektów (format ar, tab).

Algorytm: fuzzy k-means, rough k-means, k-medoids k-means.

2 Projekt z wyznaczania reduktów zbioru

1. Wczytanie danych w formatach arf, tab

2. Wybór atrybutów, które maj¡ zosta¢ uwzgl¦dnione podczas wyszukania reduk- tów

3. Wykonanie poszczegóªnych kroków algorytmu z wypisaniem wyników po±red- nich

3 Projekt z oblicze« ewolucyjnych

1. Wyznaczanie miejsc zerowych predeniowanych funkcji

2. Funkcje predeniowane, jedno lub dwuwymiarowe, przyjmuj¡ce warto±ci rzeczy- wiste, wybór funkcji oraz jej parametrów, na przykªad: y(x) = cos(x*x) + sin(a

* cos(b * x))

3. Wprowadzanie zakresu warto±ci w jakim ma zosta¢ wykonane przeszukiwanie 4. Pobranie parametrów dla algorytmu ewolucyjnego (Strategii Ewolucyjnej):

(a) Parametry µ oraz λ (b) liczba iteracji

(c) Prawdopodbie«stwa mutacji pocz¡tkowe

2 PB

5. Wykonanie kolejnych iteracji, wypisywanie wyników i statystyk bie»¡cej pop- ulacji

6. Wypisanie wyniku ko«cowego, ocena jako±ci poszczególnych rozwi¡za«.

Literatura

1. Dokumentacja systemu WEKA.