Сапаны бақылау және генетикалық алгоритмдер - Quality control and genetic algorithms

Комбинациясы сапаны бақылау және генетикалық алгоритмдер кешенді жаңа шешімдерге әкелді сапа бақылауы жобалау және оңтайландыру мәселелер. Сапа бақылауы субъектілер өндіріске қатысатын барлық факторлардың сапасын қарастыратын процесс. Сапа - тән сипаттамалар жиынтығының жалпыланған немесе міндетті түрде айтылған қажеттілікті немесе күтуді орындау деңгейі.[1] Генетикалық алгоритмдер табиғи сұрыптау және табиғи генетика механикасына негізделген іздеу алгоритмдері.[2]

Сапа бақылауы

Балама сапа бақылауы[3] (QC) процедураларын процеске қолдануға болады тест статистикалық нөлдік гипотеза, бұл процестің сапа талаптарына сәйкес келуі, демек, процестің баламаға қайшы келетіні, бақыланбайтындығы. Қашан шын нөлдік гипотеза қабылданбайды, I типті статистикалық қателік жіберіледі. Бізде процесстің жалған бас тартуы бар. I типті қатенің ықтималдығы жалған бас тарту ықтималдығы деп аталады. Жалған нөлдік гипотеза қабылданған кезде II типті статистикалық қателік жіберіледі. Содан кейін біз процестің айтарлықтай өзгеруін анықтай алмаймыз. Жалғаннан бас тарту ықтималдығы нөлдік гипотеза процестің сапа талаптарына сәйкессіздігін анықтау ықтималдығына тең.

Жобаланатын немесе оңтайландырылатын QC процедурасы келесідей тұжырымдалуы мүмкін:

Q1(n1,X1)# Q2(n2,X2) #...# Qq(nq,Xq) (1)

қайда Qмен(nмен,Xмен) статистикалық шешім ережесін білдіреді, nмен үлгінің өлшемін білдіреді Sмен, бұл ереже қолданылатын үлгілер саны, және Xмен шешім шектерін қоса, ереженің нақты параметрлерінің векторын білдіреді. Әр таңба # екеуін де білдіреді Буль операторы AND немесе OR операторы. Әрине, үшін # ЖӘНЕ, және үшін n1 < n2 <...< nq, бұл үшін S1 S2 .... Sq, (1) а-ны білдіреді q- QC процедураларын таңдау.

Әрбір статистикалық шешім ережесі процесстен алынған сынамалардың бақыланатын айнымалы статистикасын есептеу арқылы бағаланады. Содан кейін, егер статистика шешім шектері арасындағы интервалдан тыс болса, шешім ережесі дұрыс деп саналады. Көптеген статистиканы пайдалануға болады, оның ішінде келесі: таңдамалы айнымалының жалғыз мәні, ауқымы, білдіреді, және стандартты ауытқу үлгілер айнымалысының, жиынтық қосындысының, тегістелген орташа мәннің және тегістелген стандартты ауытқудың мәні. Сонымен, QC процедурасы логикалық ұсыныс ретінде бағаланады. Егер бұл рас болса, онда нөлдік гипотеза жалған деп саналады, процесс бақылаудан тыс деп саналады және жүгіру қабылданбайды.

A сапа бақылауы процедура контекстке тән мақсаттық функцияны минимизациялайтын (немесе көбейтетін) оңтайлы болып саналады. Мақсаттық функция процестің сәйкессіздігін анықтау және жалған қабылдамау ықтималдығына байланысты. Бұл ықтималдықтар параметріне тәуелді сапа бақылауы процедура (1) және ықтималдық тығыздығы функциялары туралы (қараңыз) ықтималдық тығыздығы функциясы ) процестің бақыланатын айнымалыларының.

Генетикалық алгоритмдер

Генетикалық алгоритмдер[4][5][6] сенімді іздеу алгоритмдер, бұл қажет емес білім оңтайландыру және үлкен кеңістіктерде жылдам іздеу. Генетикалық алгоритмдер процестерінен алынған молекулалық биология туралы ген және эволюция өмір. Олардың операторлары, мутация, және көбею, болып табылады изоморфты синонимдік биологиялық процестермен. Генетикалық алгоритмдер әр түрлі кешенді шешу үшін қолданылған оңтайландыру мәселелер. Сонымен қатар жіктеуіш жүйелері және генетикалық бағдарламалау парадигма бізге осыны көрсетті генетикалық алгоритмдер бағдарламаның индукциясы сияқты күрделі тапсырмалар үшін қолданыла алады.

Сапаны бақылау және генетикалық алгоритмдер

Жалпы, біз алгебралық әдістерді оңтайландыру үшін қолдана алмаймыз сапа бақылауы рәсімдер. Пайдалану санақ әдістер өте жалықтырар еді, әсіресе көп ережелік процедуралар, өйткені ізделетін параметрлер кеңістігінің нүктелерінің саны оңтайланатын параметрлер санымен экспоненталық өседі. Оңтайландыру негізделген әдістер генетикалық алгоритмдер тартымды балама ұсыну.

Сонымен қатар, романның дизайн процесінің күрделілігі сапа бақылауы процедуралардың күрделілігінен әлдеқайда үлкен екендігі анық оңтайландыру алдын-ала анықталған.

Шындығында, 1993 жылдан бастап, генетикалық алгоритмдер оңтайландыру және жаңа дизайн жасау үшін сәтті қолданылды сапа бақылауы рәсімдер.[7][8][9]

Сондай-ақ қараңыз

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ Hoyle D. ISO 9000 сапа жүйелері туралы анықтамалық. Баттеруорт-Хайнеман 2001; 655 б
  2. ^ Голдберг DE. Іздеу, оңтайландыру және машиналық оқыту кезіндегі генетикалық алгоритмдер. Аддисон-Уэсли 1989; 1-бет.
  3. ^ Дункан АЖ. Сапаны бақылау және өндірістік статистика. Ирвин 1986; 1-1123 бб.
  4. ^ Голландия, Дж. Табиғи және жасанды жүйелердегі бейімделу. Мичиган Университеті Баспасөз 1975; 1-228 бб.
  5. ^ Голдберг DE. Іздеу, оңтайландыру және машиналық оқыту кезіндегі генетикалық алгоритмдер. Аддисон-Уэсли 1989; 1-412 бет.
  6. ^ Митчелл М. Генетикалық алгоритмдерге кіріспе. MIT Press 1998; 1-221 бет.
  7. ^ Hatjimihail AT. Генетикалық алгоритмдерге негізделген жобалау және оңтайландыру сапаны бақылаудың статистикалық рәсімдері. Химия клиникасы 1993;39:1972-8. [1]
  8. ^ Hatjimihail AT, Hatjimihail TT. Генетикалық алгоритмдерді қолдана отырып, сапаны бақылаудың статистикалық процедураларын жобалау. Л.Д.Эшельман (ред.): Генетикалық алгоритмдер бойынша алтыншы халықаралық конференция материалдары. Сан-Франциско: Морган Кауфман 1995;551-7.
  9. ^ Ол D, Григорян А. Х және с диаграммаларының екі рет іріктеудің бірлескен статистикалық дизайны. Еуропалық жедел зерттеу журналы 2006; 168: 122-142.

Сыртқы сілтемелер