Генетический алгоритм, как лучше реализовать?
Есть значения показания гироскопа в неподвижном состоянии при различных внешних температурах, по сути это сдвиг нуля(СН). 2 датчика температуры, на корпусе и на на генераторе. Величина СН при каждом съеме показаний зависит от этих 2х температур и от предыдущих значений...
Как правильно реализовать ГА , который будет находить эту зависимость в виде функции от этих 2х температур и скажем от показаний гироскопа на -1 и -5 измерении?
Количество измерений порядка 3000-8000 в каждом файле данных....
Помоги Плиз, 2 недели мучаюсь , результатов ноль(((((
Я так понимаю это тяжолая задача, наврядли вам тут скажут:
"Да без проблем, держи код".
По чему вы уверенны что вам нужен именно ГА? Может с этой задачей если примеров много быстрее и качественнее будет справляться нейронная сеть, вам лишь нужно понять какой она должна быть топологии для конкретно вашей задачи.
Возможно вам будет проще взять какой нибудь готовый решатель, на нём погонять данные, извлечь из него формулу и применять её в программе которую вы пишите.
Если таких файлов не 2-3 и разброс в показаниях не большой вполне могут справиться какие нибудь карты кахонена.
Уж если есть зависимость результат не должен быть 50\50
Задача стоит именно реализовать ГА, но на практике получается не просто минимизация какой то целевой функции, а нахождение конкретного вида уравнения подходящего для датчика во всем диапазоне температур.
Уж если есть зависимость результат не должен быть 50\50[/QUOTE]
Не все так просто , вид уравнения скорее всего довольно таки сложный и мономов в полиноме будет много, скажем порядка 50.....