From: Florian Forster Date: Tue, 28 Dec 2010 19:46:30 +0000 (+0100) Subject: Kleinigkeiten. X-Git-Url: https://git.verplant.org/?a=commitdiff_plain;h=cbf6c0dce85f62f17837999a524a419e2bd3b9a4;p=diplomarbeit.git Kleinigkeiten. --- diff --git a/diplomarbeit.tex b/diplomarbeit.tex index 7fe8e46..25a921f 100644 --- a/diplomarbeit.tex +++ b/diplomarbeit.tex @@ -434,7 +434,7 @@ OES dem \emph{bitonen Mergesort-Netzwerk}, das im vorherigen Abschnitt vorgestellt wurde, ähnlich: Auch dieses Sortiernetzwerk ist von \textit{Kenneth~E. Batcher} gefunden worden und ist ebenfalls in~\cite{B1968} beschrieben und initial analysiert worden. Eine weitere Gemeinsamkeit besteht -darin, dass es ebenfalls rekursiv durch einen Mischer definiert wird. +darin, dass es ebenfalls rekursiv durch einen Mischer definiert ist. \subsubsection{Der Odd-Even-Mischer}\label{sect:der_odd_even_mischer} @@ -1015,7 +1015,7 @@ in 10~Schichten. Das schnellste Netzwerk besteht aus 61~Komparatoren in nur Eine Gütefunktion, die die beiden Ziele "`klein"' und "`schnell"' berücksichtigen kann, hat die folgende allgemeine Form: \begin{equation} - \mathit{Guete}(S) = w_{\mathrm{Basis}} + \operatorname{Guete}(S) = w_{\mathrm{Basis}} + w_{\mathrm{Komparatoren}} \cdot \left|S\right|_\mathrm{Komparatoren} + w_{\mathrm{Schichten}} \cdot \left|S\right|_\mathrm{Schichten} \end{equation} @@ -1126,13 +1126,13 @@ acht Eingängen. Es besteht aus 19~Komparatoren in 6~Schichten.} \item Wie gut die Netzwerke werden, hängt stark vom verwendeten \em{Mischer} ab. \end{itemize} -\section{Markov-Kette} +\section{Der \textsc{SN-Markov}-Algorithmus} -Der evolutionäre Algorithmus aus dem vorherigen Abschnitt verwendete immer -zwei zufällige Sortiernetzwerke („Individuen“) aus einer Population. Da die -beiden „Eltern“ zufällig und unabhängig voneinander ausgewählt werden, kann es -vorkommen, dass das selbe Sortiernetzwerk zweimal verwendet und mit sich -selbst kombiniert wird. +Der evolutionäre \textsc{SN-Evolution}-Algorithmus aus dem vorherigen +Abschnitt verwendete immer zwei zufällige Sortiernetzwerke („Individuen“) aus +einer Population. Da die beiden „Eltern“ zufällig und unabhängig voneinander +ausgewählt werden, kann es vorkommen, dass das selbe Sortiernetzwerk zweimal +verwendet und mit sich selbst kombiniert wird. Macht man diesen Spezialfall zum Regelfall, indem man \emph{immer} das aktuelle Netzwerk mit sich selbst kombiniert und anschließend die Hälfte aller