From: Florian Forster Date: Thu, 24 Feb 2011 21:03:59 +0000 (+0100) Subject: Korrekturen. X-Git-Url: https://git.verplant.org/?a=commitdiff_plain;h=539d0369a2a1036cf07990d4fd7a97c8cb1d6f75;p=diplomarbeit.git Korrekturen. --- diff --git a/diplomarbeit.tex b/diplomarbeit.tex index 6cd4078..dfa3b26 100644 --- a/diplomarbeit.tex +++ b/diplomarbeit.tex @@ -1158,10 +1158,10 @@ die Anzahl dieser zusätzlichen, unterschiedlichen Schnittmuster vernachlässigbar klein ist. Bedingt durch die sehr große Anzahl möglicher Schnittmuster ist dieses -Experiment für größere Sortiernetzwerke leider nicht sinnvoll durchführbar. -Die Hashtabelle würde mehr Arbeitsspeicher benötigen als in derzeitigen -Rechnern vorhanden ist, bevor ein entsprechender Graph den linearen Bereich -für „kleine“ x-Werte verlässt. +Experiment für größere Sortiernetzwerke nicht sinnvoll durchführbar. Die +Hashtabelle würde mehr Arbeitsspeicher benötigen als in derzeitigen Rechnern +vorhanden ist, bevor ein entsprechender Graph den linearen Bereich für +„kleine“ x-Werte verlässt. Um die Anzahl der unterschiedlichen Schnittmuster trotzdem abschätzen zu können, kann man sich einer stochastischen Methode bedienen, der sogenannten @@ -1283,8 +1283,8 @@ Exploitation}, das Finden (lokaler) Optima, bevorzugt. Diese Parameter haben einen großen Einfluss auf die Geschwindigkeit, mit der der \textsc{SN-Evolution}-Algorithmus konvergiert und ob er tatsächlich gute -Lösungen findet oder sich in \emph{lokalen} Optima verrennt. Leider gibt es -kein Patentrezept für die Wahl der Parameter, so dass für verschiedene +Lösungen findet oder sich in \emph{lokalen} Optima "`verfängt"'. Leider gibt +es kein Patentrezept für die Wahl der Parameter, so dass für verschiedene Leitungszahlen und Mischer-Typen experimentiert werden muss. Als guter Standardansatz für \textsc{SN-Evolution} haben sich die folgenden @@ -1330,12 +1330,12 @@ Pseudocode wie folgt beschreiben: \label{sect:sn-evolution:rekombination} Bei der Rekombination werden zwei Individuen --~hier Sortiernetzwerke~-- zu -einer neuen Lösung kombiniert. Dazu verwenden wir einen Mischer, zum Beispiel -den {\em bitonen Mischer} (Abschnitt~\ref{sect:der_bitone_mischer}) oder den -\emph{Odd-Even}-Mischer (Abschnitt~\ref{sect:der_odd_even_mischer}), um die -beiden Netzwerke zu einem Netzwerk mit $2n$~Leitungen zusammenzufügen. -Anschließend werden zufällig $n$~Leitungen mit einem $n$-Schnittmuster wie in -Abschnitt~\ref{sect:leitungen_entfernen} beschrieben entfernt. +einer neuen Lösung kombiniert. Geeignete Mischer, um die beiden Netzwerke zu +einem Netzwerk mit $2n$~Leitungen zusammenzufügen, sind zum Beispiel der {\em +bitonen Mischer} (Abschnitt~\ref{sect:der_bitone_mischer}) und der +\emph{Odd-Even}-Mischer (Abschnitt~\ref{sect:der_odd_even_mischer}), +Anschließend werden $n$~Leitungen mit einem zufälligen $n$-Schnittmuster wie +in Abschnitt~\ref{sect:leitungen_entfernen} beschrieben entfernt. Dieses Verfahren hat den großen Vorteil, dass es die Sortiereigenschaft erhält. Entsprechend muss nicht aufwendig überprüft werden, ob das