kaz
stringlengths 0
4.83k
| eng
stringlengths 0
4.53k
|
|---|---|
Аталған программада жұмыс жасау өте ыңғайлы, жеңіл, әрі жылдам [8, 9]. «КОМПАС - 3D V15» программасын іске қосу үшін Іске қосу Программалар КОМПАС АСКОН КОМПАС командалар тізбегін орындағанда экранда программаның құжат ашу терезесі пайда болады (1-сурет). | Working on this program is very convenient, easy and Fast [8, 9]. To start the program "Compass-3D V15" when running the Compass ASKON Compass sequence of commands, a window for opening the program document appears on the screen (Figure 1). |
Компас программасын іске қосамыз және Файл Құру Фрагментін таңдаймыз. | Launch the Compass program and select the file creation fragment. |
«КОМПАС - 3D V15» программасы: сызба, үзінді, мәтіндік құжат, еркін айрықшалау, құрастыру,бөлшек құжаттарынан құралады. | The program "Compass-3D V15" consists of: drawing, excerpt, text document, arbitrary separation, Assembly,fractional documents. |
Көйлектің артқы бойының қолтық ойындысының сызығы мен мойын ойындысын салу үшін формуладағы параметрлерге: | To draw the line of the armpit game of the back of the shirt and the game of the neck, follow the parameters in the formula: |
Қорытынды. | Conclusion. |
Мақалада қарастырылған материалдарды «Технологиялық процестерді моделдеудің | The materials considered in the article are presented in the section "modeling of technological processes". |
компьютерлік технологиялары», «Сызу және сызба геометриясы», «Компьютерлік графика» пәндері | computer technologies"," drawing and drawing geometry"," computer graphics" |
бойынша педагогикалық және техникалық мамандықтарды оқыту курстарында қолдануға болады. | it can be used in teaching courses of pedagogical and technical specialties. |
ГЕНЕТИКАЛЫҚ АЛГОРИТМДЕРДІҢ ТӘЖІРИБЕДЕ ҚОЛДАНЫЛУЫ | APPLICATION OF GENETIC ALGORITHMS IN PRACTICE |
Қазіргі таңда шешім қабылдауды автоматтандыруға байланысты, ғылым салаларының қарқынды дамуы байқалады. | Currently, there is a rapid development of branches of science related to decision-making automation. |
Сонымен қатар, оңтайландыру, үлестірілген және параллель жүйелерді жүзеге асыру есептері барынша өзекті мәселелердің бірі болып табылады. | At the same time, one of the most pressing issues is optimization, implementation of distributed and parallel systems. |
Бұлар қарапайым математикалық әдістермен де жүзеге асырылады, алайда кейбір есептерге бірталай қосымша уақыт пен көлемдi ресурстарды қолдану қажет болғандықтан, олар ерекше тәсілді, алгоритмді талап етеді. | They are also implemented by simple mathematical methods, but due to the fact that some problems require a lot of additional time and resources, they require a special approach and algorithm. |
Олардың қатарына генетикалық алгоритмдерді жатқызуға болады. | These include genetic algorithms. |
Бұл күндері генетикалық алгоритмдер есепті шешуде болашағы зор әдістерден қолжетімді, ыңғайлы және кеңінен қолданылатын әдіске айналып отыр. | These days, genetic algorithms are turning from promising methods to affordable, convenient, and widely used methods for solving problems. |
Бұл мақалада эволюциялық есептеулерге байланысты генетикалық алгоритмдердің құрылымы және өзектілігі көрсетілген. | This article shows the structure and relevance of genetic algorithms related to evolutionary calculations. |
Олардың артықшылығы, тиімділігі мен қолдану аясы туралы мағлұмат берілген. | They provide information about their advantages, effectiveness and scope of application. |
Генетикалық алгоритмнің жұмыс жасау принципі жете баяндалған. | The principle of operation of the genetic algorithm is described in detail. |
Түйінді сөздер: биологиялық эволюция, эволюциялық есептеу, генетикалық алгоритмдер, оңтайлы шешімдер, оңтайлы әдістер, популяция, дарақ, жаңа ұрпақ. | Keywords: biological evolution, evolutionary calculus, genetic algorithms, optimal solutions, optimal methods, population, individual, new generation. |
Соңғы жылдары айтарлықтай практикалық мәселелерді шешуге, тиімді өзін-өзі оқыту жүйелерін дамытуға, оңтайлы шешімдерге қол жеткізу үшін биологиялық эволюция тетіктерін пайдалану мүмкіндіктерін зерделеу қызығушылығы артты. | In recent years, there has been an increased interest in solving significant practical problems, developing effective self-learning systems, and studying the possibilities of using the mechanisms of biological evolution to achieve optimal solutions. |
Жаңа термин – эволюциялық есептеу пайда болды, ол компьютерде модельденетін жасанды эволюцияның барлық ғылыми-зерттеу бағыттарын біріктіреді. | A new term has emerged – evolutionary computing, which combines all the research areas of artificial evolution modeled on a computer. |
Осы салалар арасында генетикалық алгоритмдер басты рөлде, эволюциялық стратегиялар мен эволюциялық программалау, көптеген практикалық мәселелерді шешуде тиімді екенін дәлелдеді. | Among these areas, genetic algorithms play a key role, evolutionary strategies and evolutionary programming have proven effective in solving many practical problems. |
Классикалық әдістерге қарағанда, мысалы, қателерді рекурсивті болжау әдістері, Ньютон-Рафсон әдісі, эволюциялық алгоритмдер көптеген(популяция) өзара бәсекелес болатын есептің сыналатын шешімдерін пайдаланады. | Unlike classical methods, such as recursive error prediction methods, the Newton-Rafson method, and evolutionary algorithms, many(population) use testable problem solutions that compete with each other. |
Іздеу кеңістігінің бір немесе бірнеше аймақтарына тоғысатын көптеген өзара байланыстағы стохастикалық траектория бойынша бір мезгілді қозғалыс жүреді. Нақты жағдайда, мақсатты функция кездейсоқ ауытқумен өзгереді, бұл қасиет эволюциялық алгоритмдерге қолайлы оңтайлы шешімдер табуға мүмкіндік береді. | There is a simultaneous movement along many interconnected stochastic trajectories that intersect one or more regions of the search space. In a particular case, the target function changes with a random deviation, which makes it possible to find optimal solutions suitable for evolutionary algorithms. |
Нәтижесінде, биологиялық эволюцияға тән механизмді пайдаланып, кең ауқымды шарттарда эффективті болатыналгоритм құруға мүмкіндік туады[1]. | As a result, using the mechanism inherent in biological evolution, it is possible to create an algorithm that will be effective in a wide range of conditions[1]. |
Генетикалық алгоритмдер биологиялық жүйенің жұмыс істеуін бақылау нәтижесінде пайда болған. | Genetic algorithms were created as a result of monitoring the functioning of a biological system. |
Генетикалық алгоритм – бұл бейімді іздеу әдісі, аналитикалық шешімі жоқ немесе болмаса күрделі мәселелерді шешу, биологиялық эволюция механизмдері секілді жүйелі таңдау мен ізделінді параметрлерді топтастырып, қанағаттанарлық шешімді табуға мүмкіндік береді. | A genetic algorithm is a method of adaptive search, solving complex problems that do not have or do not have an analytical solution, grouping systematic selection and the desired parameters, such as mechanisms of biological evolution, allows you to find a satisfactory solution. |
Генетикалық алгоритм туралы алғашқы басылым Н.А. Баричеллиге тиесілі. | The first publication on the genetic algorithm belongs to N. A. Baricelli. |
Оның"Symbiogenetic evolution processes realised by artificial methods" (1957 ж.), "Numerical testing of evolution theories" (1962 ж.) еңбектері табиғитұқым қуалаушылық феноменін түсінуге бағытталған. | His works" Symbiogenic evolution processes realized by artificial methods "(1957)," Numerical testing of evolution theories " (1962) are aimed at understanding the phenomenon of naturalness. |
1966 жылы Л.Дж. Фогель, А.Дж. Оуэнс, М.Дж. Уолш символдарды сандық ретпен болжайтын жай автоматтар эволюциясын ұсынып, зерттеген. | In 1966, L. J. Vogel, A. J. Owens, M. J. Walsh proposed and studied the evolution of simple Automata that predict symbols in numerical order. |
Генетикалық алгоритмдер теориясының қазіргі заманғы атасы саналатын Д.Х. Холландтың 1975 жылы жарық көрген атақты «Adaptation in Natural and Artificial Systems» кітабында сұлбалар теоремасын ұсынды. | D. H. Holland, who is considered the modern father of the theory of genetic algorithms, proposed the scheme theorem in his famous book Adaptation in Natural and Artificial Systems, published in 1975. |
Ол генетикалық алгоритмдердің тіркелген параметрлер жиынымен жинақталған аналитикалық негіздеуі екенін және де генетикалық операторлардың негізгі идеясы мен репродуктивті жоспарын ұсынды. | He suggested that genetic algorithms are an analytical justification of a set of fixed parameters, as well as the basic idea and reproductive plan of genetic operators. |
Кітабында алғаш рет "генетикалық алгоритм" терминін енгізген және генетикалық алгоритмнің классикалық схемасын ұсынған. | In his book, he first introduced the term" genetic algorithm " and proposed the classical scheme of the genetic algorithm. |
Сонымен қатар, Д.Х. Холландты табиғи жүйелердің бейімделуі қызықтырды, ал арманы кез келген қоршаған орта жағдайларына бейімделе алатын жүйе құру болды. | In addition, D. H. Holland was interested in the adaptation of natural systems, and his dream was to create a system that could adapt to any environmental conditions. |
Қазақстанда генетикалық алгоритмге қызығушылық соңғы жылдары артуда. | In Kazakhstan, interest in the genetic algorithm has been growing in recent years. |
Көптеген ұлттық университеттерде, зерттеу орталықтарында генетикалық алгоритм қолданылатын жұмыстар аз емес. | In many national universities and research centers, there are many works that use a genetic algorithm. |
Солардың бірі Н.Б. Калиеваның, А.М. Касенханның, А.С. Солонуханың және т.б. көптеген ғылыми жұмыстарда қолданыс тапқан[2-4]. | One of them was used in many scientific works by N. B. Kalieva, A. M. Kasenkhan, A. S. Solonukha, etc. [2-4]. |
Дәстүрлі аналитикалық әдістер нақты сандарды пайдаланатын болса, адам шешімі математикада нақты емес жиындар түрінде берілуі мүмкін. | While traditional analytical methods use real numbers, a human solution can be presented in mathematics as unreal sets. |
Нақты емес жиындар лингвистикалық айнымалылар тұжырымдамасының негізін құрады, олардың белгілері сөздер емес, сандар болады. | Non-specific sets formed the basis of the concept of linguistic variables, the symbols of which will be numbers, not words. |
Осындай айнымалылармен генетикалық алгоритмдер жұмыс жасай алады. | Genetic algorithms can work with such variables. |
Генетикалық алгоритмдер артықшылығы, олар тек бір ғана дәлдік немесе нақты шешім ғана емес, ең жақсы шешім таңдап алуға болатын, барлық мүмкін шешімдер тобын іздестіреді. | The advantage of genetic algorithms is that they look for not just one accurate or accurate solution, but a whole group of possible solutions that can be selected for the best solution. |
Ұқсас барлық кіріс деректер кластерлерге үлестіріледі, осылайша генетикалық алгоритмдерді өте көп параметрлі есептерде қолдануға болады. | All similar input data is distributed across clusters, so genetic algorithms can be used in multi-parameter problems. |
Генетикалық алгоритмнің жұмыс істеу принципі [5]. | The principle of operation of the genetic algorithm [5]. |
Генетикалық алгоритм есептің шешімін кодтап отырған жолдарды ұсынатын, дарақтар (популяция) жиынтығымен жұмыс істейді. | The genetic algorithm works with a set of individuals (populations) that represent the paths that encode the solution to the problem. |
Осы қасиетімен генетикалық алгоритмдер тек бір шешіммен жұмыс жасап, жетілдіре беретін басқа оңтайландыру алгоритмдерінен ерекшеленеді. | With this property, genetic algorithms differ from other optimization algorithms, which continue to work and improve only one solution. |
Бейімділік функциясы көмегімен дарақты популяция арасында ерекшелейді: | With the help of the predisposition function, the individual is distinguished among the population: |
- айрықша бейімділерін (ең сай келетін шешім), олар будандасу мен ұрпақ тарату мүмкіндігін алады; | - special inclinations (the most appropriate solution), they get the opportunity to hybridize and propagate offspring; |
- ең әлсіздері (нашар шешім), олар популяциядан жойылып, ұрпақ таратпайды. | - the weakest (bad decision), they are eliminated from the population and do not spread offspring. |
Осылайша, жаңа ұрпақ өткен ұрпаққа қарағанда бейімділігі жоғары болады. | Thus, the new generation will have a higher predisposition than the previous generation. |
Бұл 1-суретте көрсетілген. | This is shown in Figure 1. |
Алгоритм қадамы негізгі 3 сатыдан тұрады: | The algorithm step consists of 3 main steps: |
1. Ағымдағы ұрпақты іріктеу (selection) арқылы, аралық популяцияны генерациялау (intermediate generation). | 1.intermediate generation by selecting the current generation. |
2. Жаңа ұрпақты қалыптастыру, аралық популяцияны дарақтарға кроссовер (crossover) қолдану арқылы будандастыру (recombination). | 2.formation of a new generation, hybridization (recombination) of the intermediate population with the use of crossover (crossover) for individuals. |
3. Жаңа ұрпақтың өзгеріске ұшырауы. | 3.the transformation of a new generation. |
Бастапқы екі саты 2-суретте көрсетілген. | The initial two stages are shown in Figure 2. |
Іріктеу. Аралық популяция – бұл көбеюге құқы бар дарақтар жинағы. | Selection. An intermediate population is a collection of individuals who have the right to reproduce. |
Айрықша бейімді дарақтар осы жиынға бірнеше рет жазылуы мүмкін, ал ең әлсіздеріінің мүлдем түспеу ықтималдығы жоғары. | Particularly prone individuals can be recorded in this set several times, and the weakest ones are most likely not to fall at all. |
Іріктеуді жүзеге асырудың бірнеше тәсілдері бар: | There are several ways to implement the selection process: |
Стохастикалық таңдау (stochastic sampling). | Stochastic sampling. |
Әрбір дарақ рулетка дөңгелегінде оның бейімділігіне пропорционал болатын сектор мөлшерінде орналасқан болсын. | Let each individual be located on the roulette wheel in the size of a sector that is proportional to its inclination. |
Рулетканы N есе жүргізіп, аралық популяцияға қажет мөлшерде дарақтарды жазамыз. | We run the roulette N times and write down the number of individuals required for the intermediate population. |
Қалдықты стохастикалық таңдау (remainder stochastic sampling). | Stochastic residual selection (remainder stochastic sampling). |
Әр дарақтың бейімділігі популяцияның орташа бейімділігіне қатысты қатынастаесептелінеді. | The predisposition of each individual is determined in relation to the average predisposition of the population. |
Бүтін бөлігі аралық популяцияға дарақтың қанша рет жазуға болатынын, ал бөлшегі оның тағы да бір рет түсу мүмкіндігін көрсетеді. | The whole part shows how many times an individual can be recorded in an intermediate population, and the fraction shows how many times it can be recorded again. |
Мұндай тәсілді келесі түрде жүзеге асыру ыңғайлы: | It is convenient to implement such an approach as: |
рулеткаға айтылғандай етіп дарақтарды орналастырсақ, рулеткада бір тіл емес, N тіл болса және де олар бірдей секторды кесіп өтсе, рулетканың бір жүруі барлық N дарақтарды таңдап, аралық популяцияға жазады. | if we place the individuals as they say on the roulette table, if the roulette has not one language, but N languages, and they cross the same sector, one move of the roulette table selects all n individuals and writes them to the intermediate population. |
Будандасу. | Hybridization. |
Аралық популяцияда дарақтар кездейсоқ жұптарға бөлініп, біршама ықтималдылықпен будандасады, нәтижесінде жаңа пайда болған екі тұқым жаңа ұрпаққа жазылады, егер олар будандаспаса,онда осы жұп жазылады. | In the intermediate population, individuals are randomly divided into pairs and hybridize with some probability, as a result of which two newly formed breeds are recorded in a new generation, and if they do not hybridize, then this pair is recorded. |
Өзгеріс.Іріктеу мен будандасу арқылы алынған жаңа ұрпаққа популяцияны жергілікті экстремумнан «қағып жіберуге» және алдын-ала жинақтылықтан қорғаныс жасайтын өзгеріс операторы қолданылады. | Change.The new generation obtained by selection and hybridization uses a change operator to "knock" the population out of the local extremum and protect it from pre-accumulation. |
Популяцияның әр дарағыныңбиті біршама ықтималдылықпен инвертацияға ұшырайды. | Each individual of the population is subject to inversion with some probability. |
Бұл ықтималдылық әдетте 1%-тен төмен болады. | This probability is usually less than 1%. |
Хромосомада бірнеше нүктелерді инверсия үшін таңдауға болады және олар да кездейсоқ болуы мүмкін. | Several points on a chromosome can be selected for inversion, and they can also be random. |
Бірнеше қатар келе жатқан нүктелер тобын инверсиялауға болады. | You can invert several consecutive groups of points. |
Өзгеріске ұшырау бойынша таңдау ықтималдығы ұсынымдарының арасында 1/L немесе 1/N нұсқасын кездестіруге болады. | Among the recommendations for the probability of choice on the subject of change, you can find the option 1/L or 1/N. |
Эволюция – бұл биологиялық түрлердің тоқтаусыз оңтайлану процесі. | Evolution is the process of continuous optimization of biological species. |
Эволюцияның мұндай процесі, шексіз жалғаса беруі мүмкін, сондықтан да тоқтату критериясы қолданылады. | Such a process of evolution can go on indefinitely, so the criterion of termination is applied. |
Анықталған ұрпақ саны немесе популяцияның жинақталуы (convergence) тоқтату критериясы бола алады. | The criterion for stopping can be the determined number of generations or convergence of the population. |
Популяцияның барлық жолдары экстремумның біршама аймағында орналасқан және дерлік бірдей болса, бұл популяцияның жинақталу (convergence)жағдайы болып есептеледі. | When all the paths of a population are located in a certain area of the extremum and are almost identical, this is considered a state of convergence of the population. |
Сонда кроссовер популяцияны мүлдем өзгертпейді, ал өзгеріске ұшырайтын дарақтар бейімделу көрсеткіші төмен болғандықтан, құрып кетуге бейім болады. | Then the crossover will not change the population at all, and the individuals that will undergo the change will be more prone to extinction due to their low adaptation rate. |
Осылайша, популяцияның жинақталуы, бұл шешімді оңтайландырады. | Thus, the accumulation of the population, which optimizes the solution. |
Мәселенің түпкілікті шешімі соңғы ұрпақтың жақсырақ бейімделген дарағы болады. | The final solution to the problem will be a better adapted personality of the last generation. |
Табиғи іріктеу, бейімділігі жоғары дарақтардың үлкен тұқым беретініне кепіл болады, ал генетикалық мұрагерлігінің арқасында, бұл тұқымдар ата-анасының жоғары бейімділігін сақтап қана қоймай, бірнеше жаңа қасиеттерге ие болады. | Natural selection guarantees that individuals with a high predisposition will give a large breed, and thanks to genetic inheritance, these breeds will not only retain the high predisposition of their parents, but also acquire several new qualities. |
Егер жаңа қасиеттер пайдалы болса, ол келесі ұрпаққа беріледі. | If new properties are useful, they are passed on to the next generation. |
Осылайша, биологиялық түрдің пайдалы қасиеттермен біртіндеп бейімділігі арта береді. | Thus, the gradual predisposition of the biological species to useful properties continues to increase. |
Табиғатта түрдің оңтайландыру мәселесі қалай жүретінін біле отырып, біз нақты есептерге осы әдісті қолдана аламыз. | Knowing how the optimization problem of a species occurs in nature, we can apply this method to specific problems. |
Оңтайландыру есептері – тәжірибеде кең таралған, әрі маңызды класс болып табылады. | Optimization reports are the most common and important class in practice. |
Мұндай есептер арасында қарапайым жолмен шешілетіндері де бар, алайда дәл шешімі табылмайтыны да кездеседі. | Among such problems, there are those that can be solved in the simplest way, but there is no exact solution. |
Оңтайландыру есептерінде кез келген бір функцияның бірнеше параметрлерімен жұмыс жасауға болады (оларды х1, х2, ... xn деп белгілесек, ал мақсатымыз барынша көбейту немесе азайту болсын), f (х1, х2, ... xn), осы параметрлерге тәуелді болады. | In optimization problems, you can work with several parameters of any single function (including X1, X2,... let's denote xn, and our goal is to maximize or decrease), f (X1, X2,... xn), which will depend on these parameters. |
f функциясы мақсат функциясы деп аталады. | the function f is called the goal function. |
Мысалы, егер мақсат функциясы (компания кірісін) барынша көбейту керек болса, онда компания қызметкерлер саны, өндіріс көлемі, жарнама шығыны, түпкі өнім құны және тағы сол сияқты басқарылатын параметрлер болады. | For example, if the goal function (the company's revenue) is to maximize, the company will have managed parameters such as the number of employees, production volume, advertising costs, final product cost, and so on. |
Бұл параметрлер өзара тығыз байланысты, өйткені қызметкер санын азайта отырып, өндіріс көлемін түсіріп алуға болады. | These parameters are closely related, as it is possible to reduce production volumes by reducing the number of employees. |
Математикада мұндай есептердің бірнеше шешу тәсілдері бар, егер мақсат функциясы тегіс және бір ғана локалды максимумы болса (унимодальды), онда оңтайлы шешімді градиент түсіру арқылы алуға болады. | In mathematics, there are several ways to solve such problems.if the goal function is smooth and has only one local maximum (unimodal), then the optimal solution can be obtained by lowering the gradient. |
Бұл тәсілде оңтайлы шешім итерация арқылы алынады. | In this approach, the optimal solution is obtained by iteration. |
Кездейсоқ бастапқы нүкте алынып, циклде бұл нүкте мақсат функцияның өсу бағытына қарай бір қадамға жылжып отырады. | A random starting point is obtained, and in the loop this point moves one step in the direction of growth of the target function. |
Градиентті алгоритм кемшілігі, функцияға жоғары талаптың қойылуы, тәжірибеде унимодальдылық сирек кездеседі, ал мақсатсыз функция үшін градиентті түсіру оңтайлы емес шешімге алып келеді. | The disadvantage of the gradient algorithm is that there is a high requirement for a function, in practice unimodality is rare, and lowering the gradient for an aimless function leads to an optimal solution. |
Көптеген есептерде параметрлер тек нақты белгілерді ғана қабылдай алады және де қалған нүктелерде мақсат функциясы белгілі болмайды, мұндай жағдайда принциптi түрде басқа тәсiлдер талап етiледi. | In most problems, parameters can only take specific features, and at other points, the goal function is not known, in which case other approaches are fundamentally required. |
Осындай жағдайда тәжірибеде қолдануға болатын жаңа оңтайландыру әдісі – генетикалық алгоритм қажет болады. | In this case, you will need a new optimization method that can be used in practice – a genetic algorithm. |
Сонымен қатар, бұл жаңа әдістер мидың нейрондық желілермен жұмыс істеу механизмін зерттеу нәтижелерінде қолданылатын, қарқынды дамып келе жатқан бағыт, тиімді интеграциялауға мүмкіндік береді. | In addition, these new methods are used in the results of research on the mechanism of the brain's work with neural networks, a dynamically developing direction that allows for effective integration. |
Бұл интеграция эволюциялық алгоритмнің мүмкіндіктерін көбейтіп, қолдану аясын кеңейтеді. | This integration increases the capabilities of the evolutionary algorithm and expands its scope of application. |
Математикада әр түрлі мәселелерді шешу үшін (кепілді нақты шешім алу мағынасында) өте сенімді үлкен әдістер класы бар. | In mathematics, there is a large class of very reliable methods for solving various problems (in the sense of obtaining a guaranteed real solution). |
Алайда, бұл сенімді әдістер тәжірибеде шынымен күрделі мәселелерді шешуде жиі қолданылмайды. | However, these reliable methods are not often used in practice to solve really complex problems. |