Блок-схема га
Блок-схема усэ
Исходная
популяция систем с низкой
жизнеспособностью
Исходная
система с низкой
жизнеспособностью
Преобразование
системы согласно законам эволюции,
представленным на УСЭ
Объединение
систем: однородных (моно
би
поли); со сдвинутыми характеристиками;
системы и антисистемы; разнородных
систем Количественные
и качественные изменения: удаление
(свертывание) или введение элементов
(развертывание) в систему, переход
элементов и связей системы с макро- на
микроуровень, вытеснение человека из
элементов и связей системы
Изменение временнЫх
процессов: переход к периодическим,
импульсным, резонансным и т.д. процессам;
переход к свойствам и параметрам
системы, имеющим временной градиент
Пространственные
изменения: переход к свойствам и
параметрам системы, имеющим пространственый
градиент
Преобразования
популяции систем по генетическим
операторам:
Кроссовер
– скрещивание, объединение генетического
материала двух родительских систем Мутация
- случайное изменение хромосом
Инверсия –
изменение порядка битов в хромосоме
путем их циклической перестановки
Отбор среди
популяции систем
Система
с
высокой жизнеспособностью
Рис. 4
Из показанной параллельности формы и содержания следует однозначность Генетического Алгоритма и Универсальной Схемы Эволюции, иллюстрирующих один и тот же процесс – эволюцию систем.
Хочется
еще раз отметить устойчивость
Универсальной Схемы Эволюции: построенная
на основе объективных законов развития,
выявленных в ТРИЗ, и приведенная к своему
сегодняшнему виду с помощью логики
эволюции множества систем самой разной
природы, УСЭ полностью
совпала
по структуре операторов (блоков) и смыслу
(преобразованиям) с широко используемым
подходом – методом Генетического
Алгоритма.
Переход
к новому типу общества — постиндустриальному
происходит в последней трети XX
века. Общество уже обеспечено
продовольствием и товарами, и на первый
план выдвигаются различные услуги,
в основном связанные с накоплением и
распространением знаний.
А в результате научно-технической
революции произошло превращение науки
в непосредственную производительную
силу, которая стала главным фактором
и развития общества, и его самосохранения. Вместе
с этим у человека появляется больше
свободного времени, а, следовательно,
и возможностей для творчества,
самореализации. В это время технические
разработки становятся все более
наукоёмкими, теоретические знания
приобретают наибольшее значение.
Распространение
этого знания обеспечивает сверхразвитая
сеть коммуникаций.
Третья
волна (Тоффлер),
http://ru.wikipedia.org/wiki/Третья_волна_(Тоффлер)
1 Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н. Сергеев С.А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. Харьков, «Основа», 1997, с. 72 http://neuroschool.narod.ru/books/gannvirt.html
2 Zebulum, R. at al. Artificial Evolution of Active Filters: A Case Study. http://www.researchgate.net/publication/2601319_Artificial_Evolution_of_Active_Filters_A_Case_Study
3 Linden, D. at al. Evolving Wire Antennas Using Genetic Algorithms: A Review. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=787819
4 Thompson, A. Technology: Evolvable Hardware. May 1997, http://www.cogs.susx.ac.uk/users/adrianth/er97/node2.html
5 Набор параметров, при котором система становится максимально идеальной в ТРИЗовском смысле, т.е. получает максимальное отношение «польза/затраты» и, как следствие, максимальные шансы на выживание.
6 Качественное описание ситуации, в которой находится система.
7 Количественное описание ситуации, в которой находится система.