Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Генетичні алгоритми.doc
Скачиваний:
49
Добавлен:
10.12.2018
Размер:
1.78 Mб
Скачать

Узагальнена схема роботи генетичних методів

Суть генетичного пошуку полягає в циклічній заміні однієї популяції наступною, більш пристосованою. Таким чином, популяція існує не тільки в просторі, але й у часі. Початкова популяція P0 створюється на етапі ініціалізації генетичного пошуку.

Подальша робота генетичного методу представляє собою ітераційний процес виконання генетичних операторів відбору, схрещування й мутації. Генетичні оператори необхідні для того, щоб застосувати принципи спадковості й мінливості до популяції. Генетичні оператори мають властивість імовірності, тобто вони не обов'язково застосовуються до всіх рішень, що вносить додатковий елемент невизначеності в процес пошуку рішення.

Кожне рішення (хромосома) оцінюється мірою пристосованості. Пристосованість хромосоми визначається як обчислена цільова функція. Правила відбору прагнуть залишити тільки ті рішення, де досягається оптимум цільової функції. Найбільш пристосовані хромосоми одержують можливість відтворювати нащадків за допомогою схрещування з іншими хромосомами популяції. Це призводить до появи нових хромосом, які сполучають у собі деякі характеристики, наслідувані ними від батьків. Найменш пристосовані рішення з меншою ймовірністю зможуть відтворити нащадків, у результаті чого властивості, якими вони володіли, будуть поступово зникати з популяції в процесі еволюції.

Схрещування найбільш пристосованих хромосом приводить до того, що досліджуються найбільш перспективні ділянки простору пошуку. В остаточному підсумку популяція буде сходитися до оптимального рішення задачі.

Після схрещування іноді відбуваються мутації – спонтанні зміни в генах, які випадковим чином розкидають рішення по всьому простору пошуку.

У результаті схрещування й мутації розмір популяції збільшується. Однак для наступних перетворень необхідно скоротити число хромосом поточної популяції. Як правило, наступна популяція формується з нащадків, отриманих у поточній популяції в результаті схрещування й мутації, а також елітних хромосом, що володіють найкращою пристосованістю.

Узагальнений метод генетичного пошуку можна записати в такий спосіб.

Крок 1. Встановити лічильник ітерацій (часу): t = 0.

Крок 2. Згенерувати початкову популяцію хромосом P(t).

Крок 3. Обчислити функцію пристосованості для всіх хромосом у популяції f(P(t)).

Крок 4. Перевірити умови закінчення пошуку (час, число ітерацій, значення функції пристосованості і т.ін.). Якщо критерії зупину задоволені, перейти до кроку 12.

Крок 5. Збільшити лічильник ітерацій (часу): t = t + 1.

Крок 6. Вибрати частину популяції (батьківські хромосоми) для схрещування P'.

Крок 7. Схрестити обрані батьківські хромосоми P'(t).

Крок 8. Застосувати оператор мутації до хромосом P'(t).

Крок 9. Обчислити нову функцію пристосованості популяції f(P'(t)).

Крок 10. Вибрати хромосоми, що вижили, виходячи з рівня пристосованості.

Крок 11. Перейти на крок 4.

Крок 12. Кінець.

У наш час запропоновано багато різних генетичних методів, і в більшості випадків вони мало схожі на наведений генетичний метод. Із цієї причини під терміном “генетичні методи” мається на увазі досить широкий клас методів, часом мало схожих один на одного.

Використання генетичного пошуку для рішення практичних задач передбачає:

– вибір методу представлення вхідних даних для генетичного пошуку (кодування параметрів, що оптимізуються);

– визначення цільової функції, що використовується для оцінки хромосом;

– вибір оператору відбору хромосом, що будуть використані для генерації нових рішень за допомогою схрещування й мутації;

– вибір методів одержання нових рішень (операторів схрещування й мутації);

– завдання параметрів пошуку, таких як кількість особин у популяції, імовірнісні характеристики генетичних операторів, максимально припустима кількість ітерацій генетичного пошуку, кількість елітних особин при використанні стратегії елітизму.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]