Файл: Растригин Л.А. Автоматная теория случайного поиска.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 19.06.2024

Просмотров: 231

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

ПОИСК С САМООБУЧЕНИЕМ

251

Вер (АХ<1)/0) =

- r 2 ( P t B

, ( 0 ) -

Pnh+lV»);

 

 

 

2m2

 

 

(2.8.27)

 

 

 

 

 

 

Вер

(ДХ<2>/0) = 2

Pim+r2(pm2W-

Pm2 + 1( 0 ) );

 

 

 

tl = TO2+l

 

 

 

 

 

 

1112

 

 

 

Вер (AX(0/i)= £

 

 

Р^-^Р^-Ртън™);

 

 

 

i = l

 

 

(2.8.28)

 

 

 

 

 

 

 

Вер

(ДХ<2>/1) = ^ T

p i ( 0 ) + r i ( p n

i 2 ( 0 ) _ p m 2 + 1 ( 0 ) ) )

где

P2

( 0 )

вектор

начальных

вероятностей состояний

автомата Л 2 (алгоритма

оптимизации

коллективом неза­

висимых

автоматов);

 

 

 

P2

( 0 ) =

( / ? i ( 0 > , . . . , / W 0 ) ) ;

 

(2.8.29)

T2(AXW/c)

определены

формулами

(2.8.23)—(2.8.26);

е2 единичный вектор размерности 2:

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

2Ш2

 

 

 

(2.8.30)

1

Найдем вероятности выходов АХ^> при входе с для ал­ горитма оптимизации коллективом автоматов со случай­ ными выходами и детерминированными переходами. Ну­ мерация состояний и переходы автомата из одного состояния в другое для этого алгоритма показаны на рис. 2.8.3. Матрицы переходов для этого алгоритма (2.8.31) и (2.8.32) не зависят от его выходов.


ГЛАВА II

252

 

 

 

 

 

Q>

 

 

 

 

с-0

О -

 

 

 

О

с=1

 

 

 

2

1

Рис. 2.8.3. Графы переходов автомата с детерминированной

функ­

цией перехода для « = 1 .

 

 

 

 

 

 

1 О О

0 0 0 0 0

о

о

 

1 О О

0

0 0 0 0

о о

 

О 1 О

0

0 0 0 0

о о

 

О О О

1 0 0 0 0

о

о

Л 0 ( 1 ) = Л 0 ( 2 ) = Я 0

О О О

0

0 0 1 0

о о

 

О О О

0

0 0 0 0

1 о

 

О О О

0

0 0 0 0

О 1

 

О О О

0

0 0 0 0

О 1

 

 

 

 

 

(2.8.31)

 

0 1 0 0

 

о о о . . . о о о

 

0 0 1 0

 

о о о . . . о о о

0 0 0 0

0 0 0 0 о о о

0 0 0 0

(2.8.32)


Г з ( Д Х ^ / 0 ) =

( / = 1 . 2 )

 

0

0 .. .

0

0 0

0

о

о

о

 

0

0 .. .

0

0 0

0

о

о

о

0

<?2j

0 .. .

0

0 о

0

о

о

о

О

О

о

<?m3 -l,j

о о

о

о

о

о

О

о

о

О

о о

 

о

о

о

О

О

О . .

О

О О

О

О . . .

g2m3-i,i

О

О О О . .

О

О О

О

О . . .

О

q2m3,j

О О О . .

О

О О

О

О . . .

О

q2m3ij

(2.8.33)

 

 

 

 

m3

 

 

 

 

 

 

 

0

Q2j

0

0

0

0

о . . .

о

о

0

 

0

0

<73j

0

0

0

о . . .

о

о

0

 

0

0

0

0

m»i

0

0 . . .

0

0

0

 

0

0

0 0

0

0

0 . . .

0

0

0

(/=1,2)

0 0

0

0

0

0

0 . ..

0

0

0

 

0

0

0

0

0

qm,+i,s

0

0

0

0

 

0

0

0

0

0

0

0 . . .

q2m,-2,j

0

0

 

0

0

0

0

0

0

0 . . .

0

q ^ - u

0 j

 

 

 

 

 

(2.8.34)



ПОИСК С САМООБУЧЕНИЕМ

255'

У этого

автомата

вероятности

цц выходов

AXU) опре­

деляются

матрицей

Qa (2.1.21),

элементы

которой мо­

гут отличаться от нуля и единицы. Г3 (ДХ^''/c)

описыва­

ются матрицами (2.8.33) и (2.8.34).

 

 

Вероятность появления на выходе автомата

сигнала

AX( JJ

при подаче на его вход сигнала с равна

 

 

Вер

(АХО)/0) = Р3 <°)Гз(АХи)/0)ез=р1 (0 ) '7и + ^

Рг(0

 

 

2 т 3 - 1

 

 

 

 

Xqi-u+

Pi{0)qi+uj + P2m3mq2m3,j

 

(2.8.35)

 

 

г=т3+1

 

 

 

 

 

 

 

0 = 1 , 2 ) ;

Вер

(АХи)/1)=Рз(0)7, з(АХО')/13 = ^ Рг(0><7г+и +

 

 

2 т 3

 

г=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

+ ^Pi(0)qm3-ui

0 =

1,2).

 

(2.8.36)

 

 

г=т3+1

 

 

 

 

СОПОСТАВЛЕНИЕ АЛГОРИТМОВ САМООБУЧЕНИЯ

Сопоставим рассмотренные алгоритмы са­ мообучения, представленные в виде автоматов, и выяс­ ним, в каком смысле они эквивалентны. Сначала срав­ ним автоматы с детерминированными переходами и случайными выходами и автоматы со случайными пере­ ходами и детерминированным выходом. Предположим, что у первого автомата имеются два состояния, а у вто­ рого 2 состояний. Тогда для первого автомата из фор­ мул (2.8.35) и (2.8.36) им^ем

Вер (ДХО->/0),<°><7и + />2«»<72Г,

(2.8.37)

Вер (AXU)/l)=p2 <o>9 u .+ P l (0)<72 j

0 = 1 , 2 ) ,

где Р ( 0 ) = ( p i ( 0 ) , p 2 ( 0 ) ) — начальное распределение состоя­ ний автомата с детерминированными переходами.