Генетические параметры

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ [c.369]

В задачах принятия решений и структурного синтеза любая альтернатива представляется значениями параметров х, относящихся к некоторому множеству X. В генетических методах множеству X соответствует запись, называемая хромосомой, элементы хромосомы соответствуют параметрам х , их называют генами, а значения генов - аллелями. Каждый ген размещается в хромосоме в некоторой позиции - локусе. В случае геометрической интерпретации каждому гену соответствует одна из осей координатного пространства, а хромосоме - некоторая точка поискового пространства. [c.211]

При решении задач оптимизации и структурного синтеза генетическими методами в первую очередь следует выбрать способ отображения в хромосоме структурных параметров. [c.221]

Как показано выше, непосредственное представление структурных параметров часто порождает проблему недопустимых хромосом и вытекающую из этого необходимость использования операторов корректировки. Но корректировка снижает эффективность генетического поиска, поскольку приводит к дополнительным деформациям складывающихся в хромосомах полезных шаблонов (строительных блоков). [c.221]

НСМ свободен от необходимости корректировки дочерних хромосом. В нем аллелями служат не значения проектных параметров, а имена эвристик, используемых для определения этих значений. Выполнение условий допустимости переносится в сами эвристики, что делает собственно генетический алгоритм инвариантным к различным задачам. Простой сменой набора эвристик легко осуществляется адаптация имеющихся программ синтеза к особенностям конкретного класса задач. [c.222]

Следовательно, в каждом конкретном случае можно говорить об оптимальном выборе параметра В. К сожалению, практический расчет оптимального В в реальных процессах затруднен ввиду неопределенности ряда влияющих факторов, таких, как характер и величина дестабилизирующего изменения параметров, разброс результатов рещения задач генетическим методом, неизвестность значения Поэтому целесообразно говорить лишь о рекомендациях по выбору В. Они основаны на знании характера зависимостей погрешностей 5 от и от В. [c.244]

Ген (в генетических алгоритмах оптимизации) - управляемый параметр Генетический алгоритм - алгоритм решения оптимизационных задач, в котором для поиска экстремума используются принципы, напоминающие принципы приспособления популяций живых организмов к особенностям окружающей среды [c.311]

Свойства объектов представлены значениями параметров, объединяемыми в запись, называемую в ЭМ хромосомой. В ГА оперируют хромосомами, относящимися к множеству объектов — популяции. Имитация генетических принципов — вероятностный выбор родителей среди членов популяции, скрещивание их хромосом, отбор потомков для включения в новые поколения объектов на основе оценки целевой функции — ведет к эволюционному улучшению значений целевой функции (функции полезности) от поколения к поколению. [c.185]

В генетических алгоритмах используется такая терминология ген — управляемый параметр х аллель — значение гена [c.186]

По мнению С. А. Дурова [17, 18], его сдвоенная диаграмма позволяет рассматривать сотни анализов вод и па основе принципа непрерывности определять между ними генетическую связь. Он указывает также на возможность изображения дополнительных параметров системы (суммарное содержание солей, температура и др.) в форме горизонтальных и вертикальных векторов у точек состава или путем пристройки двух прямоугольников па свободных сторонах квадрата. [c.41]

В процессе образования горных пород как сложных систем формируется множество подсистем. различного уровня, неодинаковых по особенностям происхождения, структурных связей, состава ИТ. п. В рамках конкретного геолого-генетического комплекса пород для решения поставленных задач представляют интерес лишь те подсистемы, которые отражают особенности формирования пород п обеспечивают достаточную устойчивость параметров взаимосвязей показателей свойств. На основании обработки большого объема информации, сопровождавшейся использованием некоторых приемов имитационного моделирования, установлено, что в глинистых породах (от легких суглинков до тяжелых глин, да , = 0,15— —0,85) формируется семь-восемь основных подсистем, которые в большинстве случаев удовлетворительно фиксируются в форме размытых эллипсов корреляции пределов и числа пластичности. Границы этих подсистем обычно проходят по линиям с высокими (0,8—0,3) коэффициентами регрессии /р по (рис. 28). [c.133]

У аутогамных видов растений выбрать правильный метод отбора проще. Он в основном зависит от коэффициента наследуемости, У аллогамных видов сделать это труднее. Причина состоит в том, что при работе с ними можно, с одной стороны, использовать методы, разработанные именно для этих видов, которые, одиако, требуют знаний определенных генетических параметров. В частности, здесь ие только важна степень доминирования, но и соотношение между аддитивной и неаддитивной [c.139]

Выбор определенного метода селекции для достижения поставленной цели зависит прежде всего от знания основных генетических параметров исходного материала, который подлежит селекционной проработке. Например, совершенно бессмысленно применять метод отбора, если по интересующим селекционера признакам в исходном материале нет достаточного генетического варьирования и вследствие этого наблюдается низкий коэффициент наследуемости данных признаков или свойств. [c.352]

Биометрическая генетика располагает многочисленными методами для определения генетических параметров. Чаще всего применяют три группы методов генетического анализа селекционного материала. Метод К. Мазера (К. Mather, 1949) позволяет определить все основные генетические параметры в определенной комбинации скрещивания или в какой-нибудь популяции. Этот метод и его модификации используют в первую очередь при генетическом анализе количественных признаков, о которых требуются более подробные сведения. Методики определения степени доминирования применяют, например, для выяснения целесообразности гибридной селекции. И, наконец, особенно важную роль в селекции на гетерозис играет измерение [c.352]

На основе полученных компонентов вариансы можно определить некоторые генетические параметры, например коэффициент наследуемости и степень доминирования. [c.367]

Что такое диаллельное скрещивание и какие генетические параметры можно определить с помощью диаллельного анализа [c.382]

Из приведенных в предыдущем разделе данных следует, что золотая пропорция является универсальным критерием устойчивости структуры, ее гармонии и красоты, как в живой так и в неживой природе. В чем же секрет ее универсальности Ответ дает синергетика, являющаяся теорией самоорганизующихся структур. В первой главе были рассмотрены основные принципы синергетики, представления о термодинамической и динамической самоорганизации структур, а также проанализирована роль параметра порядка в процессах самоорганизации. Параметр порядка контролирует переходы термодинамическая - динамическая - термодинамическая самоорганизация. Эти переходы являются неравновесными фазовыми переходами, в процессе которых самоорганизуются новые устойчивые сфуктуры, что контролируется золотой пропорцией, являющейся кодом устойчивости структуры, генетически заложено природой. [c.170]

Уровень регистровых передач - иерархический уровень проектирования цифровых устройств, на котором используются модели, отражающие обмен сигналами между блоками такими, как регистры, сумматоры, дещифраторы и т.п Функция полезности - целевая функция в генетических алгоритмах Хромосома (в генетических алгоритмах) - упорядоченное множество управляемых параметров [c.316]

Работа развивает вероятностный подход для оценки эффектов воздействия на человека вредных факторов [1, 12]. Одним из таких факторов является радиационное облучение, приводящее к увеличению соматико-стохастических [1] и генетических эффектов. Выведены выражения для оценки ущерба здоровью населения от индуцированных радиационным воздействием генетических повреждений. Вид зависимости доза — эффект для проведения расчетов предполагался линейным, однако выведенные выражения для показателя ущерба позволяют использовать любую функциональную зависимость доза — эффект . Для проведения численных оценок генетические болезни разбивают на несколько больших категорий. Знание всего спектра индуцируемых излучением болезней, а также временных параметров начала и продолжительности каждой болезни позволит уточнить проведенные оценки. Выражения для показателя ущерба от генетических дефектов позволяют учитывать различие по полу и возрасту, а также любые изменения в численности популяции. [c.80]

В настоящей работе изучено накопление радионуклидов в гидрофитах в зависимости от сезона, солености и температуры воды, концентрации a +, и комплексонов в водной среде оценена роль растений в миграции радионуклидов в водном бассейне. Параллельно исследованы процессы аккумуляции радионуклидов растительными клетками, генетические эффекты, вызываемые комбинированным действием радионуклидов и комплексонов на популяции микроводорослей, а также определено влияние комплексонов на электрофизиологические параметры и жизнедеятельность водных растений. [c.215]

Если все управляемые параметры альтернатив, обозначаемые в виде множества X, являются количественными оценками, то используют приближенные методы оптимизации. Если в X входят также параметры неколичественного характера и пространство X неметризуемо, то перспективными являются эволюционные методы вычислений, среди которых наиболее развиты генетические методы. Наконец, в отсутствие обоснованных моделей Мод их создают, основываясь на экспертных знаниях в виде некоторой системы искусственного интеллекта. [c.174]

Во втором подходе генами являются не сами проектные параметры, а номера эвристик, используемых для определения проектных параметров. Так, для задачи размещения можно применять несколько эвристик. По одной из них, в очередное посадочное место нужно помещать микросхему, имеющую наи-больщее число связей с уже размещенными микросхемами, по другой — микросхему с минимальным числом связей с еще не размещенными микросхемами и т. д. Генетический поиск в этом случае есть поиск последовательности эвристик, обеспечивающей оптимальный вариант размещения. [c.190]

В настоящей монографии показано, что решение сверхзадачи получения неорганических материалов с функциональными свойствами, подобными биосистемам, требует использования принципов минимума диссипации энергии (принцип Н Н. Моисеева), принципа минимума производства энтропии (Гленсдорфа-Пригожина), принципа иерархической термодинамики (Г.П. Гладышева), теории В.Е. Панина о генетическом коде устойчивости атома, заложенного в его электронном спектре. Использование указанных принципов и универсальных свойств среды, потерявшей устойчивость симметрии системы, позволило создать универсальный алгоритм самоуправляемого синтеза структур при эволюции физических систем, рассматривающий эволюцию системы только на основе использования дискретных значений управляющих параметров при переходах от одной точки бифуркаций к другой. Универсальность связана с тем, что удалось установить самоподобие связи между мерой (Aj) устойчивости симметрии системы и двоичным кодом обратной связи (т), обеспечивающей сохранение симметрии системы. Показано, что независимо от типа системы, переход от локальной адаптации системы к внешнему возмущению к глобальной, связь между Ai и m определяется функцией самоподобия F, представленной в виде [c.12]

Особый тип электронных состояний, которые условно можно назвать "квазиповерхностными", соответствует дефектам, локализованным не на самой поверхности кристалла, а глубже — в ОПЗ. Такие состояния обычно гораздо меньше подвержены влиянию физико-химических процессов, происходяших на поверхности (например, адсорбции и десорбции), но, как и обычные ПЭС, могут перезаряжаться при изменении изгиба зон. Идентификация состояний этого типа облегчается их генетической связью с объемными дефектами определенного типа. Если волновые функции "квазиповерхностных" состояний проникают в приповерхностные атомные слои, их параметры могут достаточно сильно отличаться от параметров соответст-вуюших объемных дефектов. [c.81]

Обоснование выбора математической модели и вычислительные операции с геологическими параметрами возможны лишь на базе тщательного анализа геологической информации и построения содержательной геологической модели, опирающейся на генетические и историко-геологические представления. При использовании гщпа-рата статистики нередко недооценивают необходимость всестороннего геологического обоснования однородности (генетической, возрастной, минерального состава, свойств) материала о геологических параметрах, включаемого в состав выборочных совокупностей. Редко обосновывают возможность использования модели случайной величины. [c.14]

Случайная компонента поля геологического параметра появляется при взаимодействии в различных точках геологического пространства физических полей. Например, поле гранулометрического состава пород аллювиального происхождения есть результат взаимодействия поля гравитации и гидродинамического иоля. Их отношения обусловливают фракционный состав осадка. При этом взаимодействие физических полей, определяющих процесс седиментации, из-за неоднородности, главным образом условий водного потока, формирующей соответствующую неоднородную структуру гидродинамического поля, в разных точках области седи1У1еитации оказывается различным. В гранулометрическом составе по5=гвляется случайная компонента, величина которой определяется процессом формирования горной породы. Поэтому можно утверждать, что случайная компонента поля первичных состава и свойств пород отражает генетические особенности геологического тела. [c.192]

В 1968—1971 гг. автором совместно с Е. Н, Иерусалимской разработаны основные положения метода получения математических моделей полей геологических параметров и методика их моделирования на базе аппроксимации экспериментальных данных ортогональными полиномами Чебышева. Метод включает традиционные, а также оригинальные, не тривиальные приемы геологического анализа (генетического, формационного), структурный аспект системного и математического анализов. Математический анализ предусматривает использование статистических приемов фильтрации данных о геологических параметрах, отбраковки нехарактерных значений, выделения квазиоднородных областей, а также анализа статистической структуры. Методом ортогональных полиномов удалось реализовать серию математических моделей полей геологических параметров отложений лёссовой и ледниковой субформаций европейской части территории СССР. Метод был использован рядом специалистов и дал хорошие результаты. Он позволяет описывать структуру поля геологического параметра аналитически и представлять результаты моделирования в привыч 202 [c.202]

В результате обработки тренд-поверхности получают карту поля геологического параметра. На рис. 48, а показана карта поля пористости п лессовых пород водораздела Прут—Днестр, составленная для выделения границ стратиграфо-генетических комплексов, установления схемы главных направлений изменчивости и анализа условий седиментации пород лёссовой субформации. На рис. 48, б [c.218]

Уникальный опыт беспрерывного в течение 25—30 лет хранения семян был использован для выбора технических параметров длительного хранения семян при проектировании Национального хранилища семян для генофонда ВИР в СССР. Оно было построено в 1976 г. в Краснодарском крае на территории Кубанской опытной станции института. Основная задача национт-ного хранилища — сохранение генетических ресурсов для их использования в селекционно-генетических работах в будущем. [c.115]

С помощью компонентов вариансы можно определить важные для селекционно-генетических исследований параметры. [c.369]

Гена локализация 15, 16 Генетико-биометрические параметры 354-360, 352-382 Генетическая инженерия 342—346, [c.524]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...