Метод - рулетка
Cтраница 1
Метод рулетки применяется к квантам с малой интенсивностью, в качестве критерия малости интенсивности можно, например, взять условие / 7 а / 7о, где постоянная а 1 оптимизируется в процессе расчета. [1]
Методом рулетки ( также, как и в примере 4.4), выбираем 6 хромосом для репродукции. [2]
 |
Колесо рулетки для селекции в примере. [3] |
Селекция производится методом рулетки. [4]
 |
Схема турнирной селекции для подгрупп, состоящих из двух особей. [5] |
Очевидно, что метод рулетки можно применять тогда, когда значения функции приспособленности положительны. [6]
С учетом отмеченных недостатков метода рулетки созданы и используются альтернативные алгоритмы селекции. Наряду с методом рулетки и ранговым методом он применяется как один из основных алгоритмов селекции в программе FlexTool. Представим эти методы подробнее. [7]
 |
Наименьшее значение функции приспособленности в популяции на последовательных итерациях генетического алгоритма для примера. [8] |
Поставленная задача решается путем использования обычного генетического алгоритма ( regular) с селекцией методом рулетки. Заметим, что поиск проводится в пространстве, состоящем из 100 возможных решений. Длина хромосом ( в соответствии с формулой 4.4)) должна быть равной семи. Пусть размерность популяции составляет 11 особей. [9]
В дальнейшем алгоритм был выполнен еще один раз, причем для эксперимента применялась селекция методом рулетки, а вероятности скрещивания и мутации были установлены равными 0 6 и 0 001 соответственно. Таким образом, в этом эксперименте была найдена другая точка с координатами ( - 2 80, 3 13), в которой минимизируемая функция принимает нулевое значение. [10]
 |
Наименьшее значение функции приспособленности в популяции на последовательных итерациях генетического алгоритма для примера. [11] |
По этой причине пространство поиска оказывается большим, чем в примере 4.12. Для решения данной задачи применим обычный генетический алгоритм программы FlexTool и селекцию методом рулетки. Заметим, что этот метод, который пригоден и для селекции в случае максимизации функции, в программе FlexTool может использоваться только для задач минимизации. Это обусловлено адаптацией программы к требованиям пользователей, которые чаще решают задачи минимизации ( например, погрешностей, затрат и т.п.), чем задачи максимизации. [12]
Однако необходимо отметить, что при его использовании на популяциях малой размерности с вероятностями скрещивания и мутации, соответственно равными 1 и 0, а также при выполнении селекции методом рулетки ( так, как в примере 4.5) весьма часто встает проблема преждевременной сходимости этого алгоритма. Несмотря на то, что мутация играет определенно второстепенную роль по отношению к скрещиванию, она оказывается необходимой, поскольку обеспечивает разнообразие хромосом в популяции. [13]
С учетом отмеченных недостатков метода рулетки созданы и используются альтернативные алгоритмы селекции. Наряду с методом рулетки и ранговым методом он применяется как один из основных алгоритмов селекции в программе FlexTool. Представим эти методы подробнее. [14]
 |
Пример функции, определяющей зависимость количества копий особи в родительском пуле от его ранга при ранговой селекции. [15] |
Страницы: 1 2