WikiDer > Контроль качества и генетические алгоритмы

Quality control and genetic algorithms

Сочетание контроль качества и генетические алгоритмы привели к новым решениям сложных контроль качества дизайн и оптимизация проблемы. Контроль качества это процесс, с помощью которого субъекты проверяют качество всех факторов, участвующих в производстве. Качество - это степень, в которой набор присущих характеристик удовлетворяет заявленные, общие подразумеваемые или обязательные потребности или ожидания.[1] Генетические алгоритмы алгоритмы поиска, основанные на механике естественного отбора и естественной генетики.[2]

Контроль качества

Альтернатива контроль качества[3] (QC) процедуры могут применяться к процессу для тест статистически нулевая гипотеза, что процесс соответствует требованиям к качеству, следовательно, процесс находится под контролем, в отличие от альтернативы, что процесс выходит из-под контроля. Когда правда нулевая гипотеза отклонено, допущена статистическая ошибка I типа. Таким образом, мы имеем дело с ложным отказом от запуска процесса. Вероятность ошибки типа I называется вероятностью ложного отклонения. Когда принимается ложная нулевая гипотеза, совершается статистическая ошибка типа II. Тогда мы не можем обнаружить существенного изменения в процессе. Вероятность отказа от ложного нулевая гипотеза равна вероятности обнаружения несоответствия процесса требованиям качества.

Процедуру контроля качества, которую необходимо разработать или оптимизировать, можно сформулировать следующим образом:

Q1(п1,Икс1)# Q2(п2,Икс2) #...# Qq(пq,Иксq) (1)

куда Qя(пя,Икся) обозначает правило статистического решения, пя обозначает размер выборки Sя, то есть количество образцов, к которым применяется правило, и Икся обозначает вектор параметров, специфичных для правила, включая пределы решения. Каждый символ # обозначает либо Булево оператор И или оператор ИЛИ. Очевидно, что для # обозначая И, и для п1 < п2 <...< пq, то есть для S1 S2 .... Sq, (1) обозначает qпроцедура контроля качества выборки.

Каждое правило статистического решения оценивается путем вычисления соответствующей статистики контролируемой переменной выборок, взятых из процесса. Затем, если статистика выходит за пределы интервала между пределами принятия решения, правило принятия решения считается верным. Могут использоваться многие статистические данные, включая следующие: одно значение переменной выборки, классифицировать, то иметь в виду, а стандартное отклонение значений переменной выборок, кумулятивной суммы, сглаженного среднего и сглаженного стандартного отклонения. Наконец, процедура контроля качества оценивается как логическое предложение. Если это правда, то нулевая гипотеза считается ложным, процесс считается вышедшим из-под контроля, и запуск отклоняется.

А контроль качества Процедура считается оптимальной, когда она минимизирует (или максимизирует) контекстно-зависимую целевую функцию. Целевая функция зависит от вероятностей обнаружения несоответствия процесса и ложного отклонения. Эти вероятности зависят от параметров контроль качества процедуры (1) и функций плотности вероятности (см. функция плотности вероятности) контролируемых переменных процесса.

Генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы[4][5][6] надежный поиск алгоритмы, которые не требуют знание целевой функции для оптимизации и быстрого поиска в больших пространствах. Генетические алгоритмы были получены из процессов молекулярная биология из ген и эволюция жизни. Их операторы, кроссоверы, мутация, и воспроизведение, находятся изоморфный с синонимичными биологическими процессами. Генетические алгоритмы были использованы для решения множества сложных оптимизация проблемы. Дополнительно системы классификаторов и генетическое программирование парадигма показали нам, что генетические алгоритмы может использоваться для таких сложных задач, как ввод в программу.

Контроль качества и генетические алгоритмы

В общем, мы не можем использовать алгебраические методы для оптимизации контроль качества процедуры. Использование перечислительный методы были бы очень утомительными, особенно с процедурами с несколькими правилами, так как количество точек пространства параметров, подлежащих поиску, растет экспоненциально с количеством параметров, которые необходимо оптимизировать. Оптимизация методы, основанные на генетические алгоритмы предложить привлекательную альтернативу.

Кроме того, сложность процесса проектирования романа контроль качества процедур очевидно больше, чем сложность оптимизация предопределенных.

Фактически, с 1993 года генетические алгоритмы были успешно использованы для оптимизации и разработки новых контроль качества процедуры.[7][8][9]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Хойл Д. Справочник по системам качества ISO 9000. Баттерворт-Хейнеман 2001; с.654
  2. ^ Goldberg DE. Генетические алгоритмы в поиске, оптимизации и машинном обучении. Аддисон-Уэсли 1989; стр.1.
  3. ^ Дункан AJ. Контроль качества и промышленная статистика. Ирвин 1986; стр. 1-1123.
  4. ^ Голландия, JH. Адаптация в естественных и искусственных системах. Издательство Мичиганского университета, 1975; стр.1-228.
  5. ^ Goldberg DE. Генетические алгоритмы в поиске, оптимизации и машинном обучении. Аддисон-Уэсли 1989; С. 1-412.
  6. ^ Митчелл М. Введение в генетические алгоритмы. MIT Press 1998; стр. 1-221.
  7. ^ Hatjimihail AT. Дизайн на основе генетических алгоритмов и оптимизация процедур статистического контроля качества. Clin Chem 1993;39:1972-8. [1]
  8. ^ Hatjimihail AT, Hatjimihail TT. Разработка процедур статистического контроля качества с использованием генетических алгоритмов. В LJ Eshelman (ed): Proceedings of the Sixth International Conference on Genetic Algorithms. Сан-Франциско: Морган Кауфманн 1995;551-7.
  9. ^ He D, Grigoryan A. Совместный статистический дизайн x- и s-диаграмм с двойной выборкой. Европейский журнал операционных исследований, 2006 г .; 168: 122-142.

внешняя ссылка