Оператор - скрещивание
Cтраница 3
 |
Оператор рекомбинации. [31] |
Оператор рекомбинации имеет естественный аналог [1], при этом в операции скрещивания участвуют две пары хромосом. В соответствии с этим правилом из популяции выбираются две пары хромосом Я1Ь Ян и 21, 22, каждая пара соответствует своему классу. Между двумя хромосомами первой пары и двумя хромосомами второй пары выполняется оператор скрещивания. В результате получается четыре новых решения 3, Н4, 5, е - Применение предлагаемых операторов скрещивания позволяет во многих случаях переходить из одной локальной области пространства решений в другую, а в пределах одной области осуществлять поиск лучших решений. [32]
Для решения этой проблемы была предложена эвристика, которая заключается в модификации генетического алгоритма. Данная модификация оптимизационного алгоритма заключается в изменении операторов скрещивания и мутации. Поскольку в старом алгоритме в качестве оптимизационного алгоритма использовался ПГА, то механизм оператора скрещивания представлял собой скрещивание двух особей предков с разрывом в одной точке ( точка разрыва выбирается случайно) и последующим обменом концов строк-хромосом особей предков для получения двух особей потомков. Механизм мутации представлял собой однобитную мутацию, при которой для случайно выбранной особи случайным образом определялся ген и бит в строке-хромосоме; затем данный бит инвертировался. Исследования работы алгоритма для больших портфелей заказов показали, что такая схема работы оказывает малое влияние на развитие популяции, что приводит к плохим результатам. Для решения было предложено использовать механизм многоточечного скрещивания и многобитной мутации. [33]
В классическом генетическом алгоритме ( представленном в разд. Для повышения эффективности его работы создано множество модификаций основного алгоритма. Они связаны с применением других методов селекции, с модификацией генетических операторов ( в первую очередь оператора скрещивания), с преобразованием функции приспособленности ( путем ее масштабирования), а также с иными способами кодирования параметров задачи в форме хромосом. Существуют также версии генетических алгоритмов, позволяющие находить не только глобальный, но и локальные оптимумы. Это алгоритмы, использующие так называемые ниши, введенные в генетические алгоритмы по аналогии с природными экологическими нишами. Другие версии генетических алгоритмов служат для многокритериальной оптимизации, т.е. для одновременного поиска оптимального решения для нескольких функций. Встречаются также специальные версии генетического алгоритма, созданные для решения проблем малой размерности, не требующих ни больших популяций, ни длинных хромосом. Их называют генетическими микроалгоритмами. [34]
Симметрирование цепей в трех стыковых муфтах производится на всех усилительных участках. Указанные муфты размещаются на стыке каждой четверти усилительного участка. Симметрирование выполняется после включения кабеля в оконечные устройства - боксы - и монтажа газонепроницаемых муфт ( ГМС) путем подбора операторов скрещивания о стыковых муфтах, & в случае недостаточности - подбором и включением в них контуров противоевязи. Последние подбираются гаа переменных симметрирующих контурах RC ( см. рис. 9.66), находящихся а стыковых муфтах и усилительном пункте, где располагается аппаратура симметрирования. [35]
Определение 2-го и 3-го потомков 1 - й особи. Реализуется в случае выполнения условия скрещивания особей. При этом образуются второй и третий потомки г-й особи посредством оператора скрещивания. Оператор скрещивания представляет собой механизм одноточечного скрещивания двух особей с разрывом хромосом по одной позиции. [36]
Оператор мутации служит для моделирования природного процесса мутации. Его применение в генетических алгоритмах обусловлено следующими соображениями. Исходная популяция, какой бы большой она ни была, охватывает ограниченную область пространства поиска. Оператор скрещивания, безусловно, расширяет эту область, но все же до определенной степени, поскольку использует ограниченный набор значений, заданный исходной популяцией. Внесение случайных изменений в особи позволяет преодолеть это ограничение и иногда значительно сократить время поиска или улучшить качество результата. [37]
В процессе работы алгоритма генерация новых особей происходит на основе моделирования процесса размножения. При этом, естественно, порождающие особи называются родителями, а порожденные - потомками. Родительская пара, как правило, порождает пару потомков. При порождении новой популяции оператор скрещивания может применяться не ко всем парам родителей. Часть этих пар может переходить в популяцию следующего поколения непосредственно. Насколько часто будет возникать такая ситуация, зависит от значения вероятности применения оператора скрещивания, которая является одним из параметров генетического алгоритма. [38]
Оператор рекомбинации имеет естественный аналог [1], при этом в операции скрещивания участвуют две пары хромосом. В соответствии с этим правилом из популяции выбираются две пары хромосом Я1Ь Ян и 21, 22, каждая пара соответствует своему классу. Между двумя хромосомами первой пары и двумя хромосомами второй пары выполняется оператор скрещивания. В результате получается четыре новых решения 3, Н4, 5, е - Применение предлагаемых операторов скрещивания позволяет во многих случаях переходить из одной локальной области пространства решений в другую, а в пределах одной области осуществлять поиск лучших решений. [39]
В процессе работы алгоритма генерация новых особей происходит на основе моделирования процесса размножения. При этом, естественно, порождающие особи называются родителями, а порожденные - потомками. Родительская пара, как правило, порождает пару потомков. При порождении новой популяции оператор скрещивания может применяться не ко всем парам родителей. Часть этих пар может переходить в популяцию следующего поколения непосредственно. Насколько часто будет возникать такая ситуация, зависит от значения вероятности применения оператора скрещивания, которая является одним из параметров генетического алгоритма. [40]
Страницы: 1 2 3