Интеллектуальные информационные системы


Пример работы простого генетического алгоритма - часть 4


Конечно, реальные генетические алгоритмы, на которых проводятся научные исследования, чаще всего мало похожи на приведенный пример. Исследователи экспериментируют с различными параметрами генетических алгоритмов, например: способами отбора особей для скрещивания; критериями приспособленности и жесткостью влияния факторов среды; способами выбора признаков, передающихся от родителей потомкам (рецессивные и не рецессивные гены и т.д.); интенсивностью, видом случайного распределения и направленностью мутаций; различными подходами к воспроизводству и отбору.

Поэтому под термином "генетические алгоритмы" по сути дела надо понимать не одну модель, а довольно широкий класс алгоритмов, подчас мало похожих друг на друга.

В настоящее время рассматривается много различных операторов отбора, кроссовера и мутации: турнирный отбор (Brindle, 1981; Goldberg и Deb, 1991), реализует n турниров, чтобы выбрать n

особей, при этом каждый турнир построен на выборке k элементов из популяции, и выбора лучшей особи среди них (наиболее распространен турнирный отбор с k=2); элитный отбор (De Jong, 1975) гарантируют, что при отборе обязательно будут выживать лучший или лучшие члены популяции совокупности (наиболее распространена процедура обязательного сохранения только одной лучшей особи, если она не прошла как другие через процесс отбора, кроссовера и мутации); двухточечный кроссовер (Cavicchio, 1970; Goldberg, 1989c) и равномерный кроссовер (Syswerda, 1989) отличаются способами наследования потомками признаков родителей.

Не смотря на то, что модели биологической эволюции, реализуемые в ГА, обычно сильно упрощены по сравнению с природным оригиналом, тем ни менее ГА являются мощным средством, которое может с успехом применяться для решения широкого класса прикладных задач, включая те, которые трудно, а иногда и вовсе невозможно, решить другими методами.




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин