Построить генетическую вероятность

Если Вам необходима помощь справочно-правового характера (у Вас сложный случай, и Вы не знаете как оформить документы, в МФЦ необоснованно требуют дополнительные бумаги и справки или вовсе отказывают), то мы предлагаем бесплатную юридическую консультацию:

  • Для жителей Москвы и МО - +7 (499) 110-86-37
  • Санкт-Петербург и Лен. область - +7 (812) 426-14-07 Доб. 366

Метод построения генетических карт называется генетическим картированием [4]. Первоначально взаимное расположение генов на хромосомах определяли по частоте кроссинговера перекрёста между ними. Впервые на возможность подобного построения генетических карт хромосом экспериментально показали в — годах Т. Морган , А. Стёртевант и другие сотрудники Моргана, основываясь на явлениях сцепления генов и кроссинговера [5].

Если Вам необходима помощь справочно-правового характера у Вас сложный случай, и Вы не знаете как оформить документы, в МФЦ необоснованно требуют дополнительные бумаги и справки или вовсе отказывают , то мы предлагаем бесплатную юридическую консультацию:. Генет и ческие к а рты хромос о м , схемы относительного расположения сцепленных между собой наследственных факторов — генов.

Генет и ческие к а рты хромос о м , схемы относительного расположения сцепленных между собой наследственных факторов — генов. Цитологические карты хромосом и важны как в теоретических исследованиях, так и при проведении селекционной работы, т. Имея Г. Многочисленные факты отсутствия вопреки Менделя законам независимого распределения признаков у гибридов второго поколения были объяснены хромосомной теорией наследственности.

Ваш IP-адрес заблокирован.

Дискретные задачи размещения Оптимизационные алгоритмы. Генетические алгоритмы. Идея генетических алгоритмов заимствована у живой природы и состоит в организации эволюционного процесса, конечной целью которого является получение оптимального решения в сложной комбинаторной задаче. Разработчик генетических алгоритмов выступает в данном случае как "создатель", который должен правильно установить законы эволюции, чтобы достичь желаемой цели как можно быстрее.

Впервые эти нестандартные идеи были применены к решению оптимизационных задач в середине х годов [ 7 , 12 ]. Примерно через десять лет появились первые теоретические обоснования этого подхода [ 16, 21, 22 ]. На сегодняшний день генетические алгоритмы доказали свою конкурентноспособность при решении многих NP-трудных задач [ 6, 15 ] и особенно в практических приложениях, где математические модели имеют сложную структуру и применение стандартных методов типа ветвей и границ, динамического или линейного программирования крайне затруднено.

Общую схему генетических алгоритмов проще всего понять, рассматривая задачи безусловной оптимизации. Примерами служат задачи размещения, стандартизации, выполнимости и другие [ 2, 5, 19 ]. Эти решения могут быть выбраны случайным образом или получены с помощью вероятностных жадных алгоритмов [ 1, 3, 4 ].

Как мы увидим ниже, выбор начальной популяции не имеет значения для сходимости процесса в асимптотике, однако формирование "хорошей" начальной популяции например из множества локальных оптимумов может заметно сократить время достижения глобального оптимума.

На каждом шаге эволюции с помощью вероятностного оператора селекции выбираются два решения, родители i 1 , i 2. Затем решение добавляется в популяцию, а решение с наименьшим значением целевой функции удаляется из популяции. Общая схема такого алгоритма может быть записана следующим образом. Выбрать родителей i 1 , i 2 из популяции I k. Остановимся подробнее на основных операторах этого алгоритма: селекции, скрещивании и мутации. Среди операторов селекции наиболее распространенными являются два вероятностных оператора пропорциональной и турнирной селекции.

При пропорциональной селекции вероятность на k -м шаге выбрать решение i в качестве одного из родителей задается формулой. При турнирной селекции формируется случайное подмножество из элементов популяции и среди них выбирается один элемент с наибольшим значением целевой функции.

Турнирная селекция имеет определенные преимущества перед пропорциональной, так как не теряет своей избирательности, когда в ходе эволюции все элементы популяции становятся примерно равными по значению целевой функции. Операторы селекции строятся таким образом, чтобы с ненулевой вероятностью любой элемент популяции мог бы быть выбран в качестве одного из родителей. Более того, допускается ситуация, когда оба родителя представлены одним и тем же элементом популяции.

Как только два решения выбраны, к ним применяется вероятностный оператор скрещивания crossover. Существует много различных версий этого оператора [ 15 ], среди которых простейшим, по видимому, является однородный оператор. Тем не менее даже приближенное решение этой задачи вместо случайного выбора заметно улучшает работу генетического алгоритма [ 8, 9, 10, 14 ]. По аналогии с однородным оператором скрещивания легко предложить и другие операторы, использующие не только два, но и произвольное число решений из популяции.

Например, в [ 20 ] использовалось восемь родителей. Другие примеры можно найти в [ 13 ]. С адаптацией этой идеи к задаче коммивояжера можно познакомиться в [ 17 ]. Применение локального спуска позволяет генетическому алгоритму сосредоточиться только на локальных оптимумах. Множество локальных оптимумов может оказаться экспоненциально большим и на первый взгляд кажется, что такой вариант алгоритма не будет иметь больших преимуществ.

Однако экспериментальные исследования распределения локальных оптимумов свидетельствуют о высокой концентрации их в непосредственной близости от глобального оптимума [ 11, 18 ]. Это наблюдение известно как гипотеза о существовании "большой долины" для задач на минимум или "центрального горного массива" для задач на максимум. Гипотеза 1. В среднем локальные оптимумы расположены гораздо ближе к глобальному оптимуму чем к случайно выбранной точке.

Их распределение в области допустимых решений на является равномерным. Они концентрируются в районе глобального оптимума, занимая область небольшого диаметра. Эта гипотеза отчасти объясняет работоспособность генетических алгоритмов. Аналогичные рассуждения объясняют работоспособность и других локальных алгоритмов. В связи с этим проверка и теоретическое обоснование данной гипотезы представляет несомненный интерес. Литература Александров Д. Алгоритм муравьиной колонии для задачи о минимальном покрытии.

XI междунар. Байкальская школа-семинар Методы оптимизации и их приложения, Труды, т3 , Иркутск, с. Береснев В. Экстремальные задачи стандартизации.

Новосибирск: Наука, Гончаров Е. Поведение вероятностных жадных алгоритмов для многостадийной задачи размещения. Дискретный анализ и исследование операций. Горбачевская Л. Вероятностная эвристика для двухуровневой задачи размещения. Гэри В. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. Еремеев А. Разработка и анализ генетических и гибридных алгоритмов для решения задач дискретной оптимизации.

Омск, Растригин Л. Случайный поиск — специфика, этапы истории и предрассудки. Вопросы кибернетики. Aggarwal C. Optimized crossover for maximum independent set. Balas E. Finding large cliques in arbitrary graphs by bipartite matching. Cliques, coloring, and satisfiability. Discrete Math. Optimized crossover-based genetic algorithms for the maximum cardinality and maximum weight clique problems.

Boese K. A new adaptive multi—start technique for combinatorial global optimizations. Bremermann H. Global properties of evolution processes. Natural automata and useful simulations. London: Macmillan. Eiben A. Genetic Algorithms with multiparent recombination.

Eremeev A. A genetic algorithm with a non-binary representation for the set covering problem. Operations Research Proceedings Berlin: Springer Verlag. Goldberg D. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning.

Reading, MA: Addison-Wesley. Holland J. Adaptation in natural and artificial systems. Ann Arbor: University of Michigan Press. Johnson D. The traveling salesman problem: a case study. Local search in combinatorial optimization. Chichester: Wiley, pp Kirkpatrick S. Configuration space analysis of traveling salesman problems. Mirchandani P. Discrete Location Theory. New York: John Wiley and Sons, Muhlenbein H.

Parallel genetic algorithm, population dynamics and combinatorial optimization. Third Inter. Genetic Alg. San Mateo: Morgan Kaufman,

Генетическая карта

Дискретные задачи размещения Оптимизационные алгоритмы. Генетические алгоритмы. Идея генетических алгоритмов заимствована у живой природы и состоит в организации эволюционного процесса, конечной целью которого является получение оптимального решения в сложной комбинаторной задаче. Разработчик генетических алгоритмов выступает в данном случае как "создатель", который должен правильно установить законы эволюции, чтобы достичь желаемой цели как можно быстрее. Впервые эти нестандартные идеи были применены к решению оптимизационных задач в середине х годов [ 7 , 12 ]. Примерно через десять лет появились первые теоретические обоснования этого подхода [ 16, 21, 22 ].

Справочник химика 21

Генет и ческие к а рты хромос о м , схемы относительного расположения сцепленных между собой наследственных факторов — генов. Цитологические карты хромосом и важны как в теоретических исследованиях, так и при проведении селекционной работы, т. Имея Г. Многочисленные факты отсутствия вопреки Менделя законам независимого распределения признаков у гибридов второго поколения были объяснены хромосомной теорией наследственности. Гены, расположенные в одной хромосоме, в большинстве случаев наследуются совместно и образуют одну группу сцепления, количество которых, т. Американский генетик Т.

Построить генетическую вероятность

Задача 1 Какие типы гамет и сколько даст организм: а при полном сцеплении генов А и В; б если расстояние между генами А и В - 12 морганид? Задача 2 Сколько типов гамет, и какие дает организм, имеющий две пары хромосом: а при полном сцеплении; б если расстояние между генами А и В равно 12 морганид? Расстояние между генами 12 морганид, поэтому гаметы будут как некроссоверные, так и кроссоверные. Задача 3 Гены А, В, и С лежат в одной хромосоме. Построить генетическую карту по взаиморасположению этих генов в хромосоме. Так как гены в хромосоме лежат линейно, чертим прямую линию и откладываем расстояние между генами, которое выражено в морганидах:. Гены в хромосомах лежат линейно, в определенных местах — локусах. Одна морганида соответствует одному проценту кроссинговера или рекомбинантных кроссоверных особей. Задача 4 Расстояние между генами АВ равно 24 морганиды. Какова доля генотипов: и во втором поколении от скрещивания организмов ААвв и ааВВ?

Метод построения генетических карт называется генетическим картированием [4]. Первоначально взаимное расположение генов на хромосомах определяли по частоте кроссинговера перекрёста между ними. Впервые на возможность подобного построения генетических карт хромосом экспериментально показали в — годах Т. Морган , А.

.

.

.

.

.

.

.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: 18+ Математика без Ху%!ни. Теория вероятностей, часть 1.
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Комментариев: 1
  1. Ульян

    Значит надо открывать ООО чтобы не могли ничего забрать

Добавить комментарий

Отправляя комментарий, вы даете согласие на сбор и обработку персональных данных