Функция - приспособленность
Cтраница 2
Ввиду сходства рассматриваемого и предыдущего примеров графики изменения значений функции приспособленности для конкретных поколений не приводятся. [16]
Заметно, что популяция потомков характеризуется гораздо более высоким средним значением функции приспособленности, чем популяция родителей. Обратим внимание, что в результате скрещивания получена хромосома Сп3 с наибольшим значением функции приспособленности, которым не обладала ни одна хромосома из родительской популяции. Однако могло произойти и обратное, поскольку после скрещивания на первой итерации хромосома, которая в родительской популяции характеризовалась наибольшим значением функции приспособленности, могла просто потеряться. Помимо этого средняя приспособленность новой популяции все равно оказалась бы выше предыдущей, а хромосомы с большими значениями функции приспособленности имели бы шансы появиться в следующих поколениях. [17]
 |
Схема турнирной селекции для подгрупп, состоящих из двух особей. [18] |
Очевидно, что метод рулетки можно применять тогда, когда значения функции приспособленности положительны. [19]
В данном случае представляют интерес графики общей динамики изменения наилучшего значения функции приспособленности ( подобные графику на рис. 4.33) для использованных методов селекции. График для турнирной селекции с одной точкой скрещивания показан на рис. 4.37, а с двумя точками скрещивания - на рис. 4.38. Заметно, что во втором случае наилучшее решение ( т.е. значение функции приспособленности, равное 3) было найдено быстрее. [20]
При использовании столь сложных и неизвестных во многих деталях функций, как функции приспособленности, возникает вопрос, обладают ли описываемые ими процессы каким-либо сходством с процессами эволюции или сильная структурированность ландшафта в конце концов приводит к хаотическому развитию. Поскольку функции Ляпунова монотонно изменяются со временем, они независимо от сложности динамики позволяют правильно оценивать общую тенденцию. Нетрудно убедиться в том, что в случае (9.2) определяемое соотношением (9.4) среднее от функции приспособленности по ансамблю ( Е) при D О монотонно возрастает. [21]
 |
Блок-схема генетического алгоритма. [22] |
Селекция хромосом заключается в выборе ( по расчитанным на втором этапе значениям функции приспособленности) тех хромосом, которые будут участвовать в создании потомков для следующей популяции, т.е. для очередного поколения. Такой выбор производится согласно принципу естественного отбора, по которому наибольшие шансы на участие в создании новых особей имеют хромосомы с наибольшими значениями функции приспособленности. Существуют различные методы селекции. Наиболее популярным считается так называемый метод рулетки ( roulette wheel selection), который свое название получил по аналогии с известной азартной игрой. Каждой хромосоме может быть сопоставлен сектор колеса рулетки, величина которого устанавливается пропорциональной значению функции приспособленности данной хромосомы. [23]
Из этого следует, что если схема S содержит хромосомы со значением функции приспособленности, превышающим среднее значение ( т.е. приспособленность схемы S на k - Л итерации оказывается большей, чем среднее значение функции приспособленности хромосом из популяции P ( k), и поэтому F ( S, k) I F ( k) 1), то ожидаемое количество хромосом из родительского пула M ( k), соответствующих схеме S, будет больше количества хромосом из популяции P ( k), соответствующих схеме S. Поэтому можно утверждать, что селекция вызывает распространение схем с приспособленностью лучше средней и исчезновение схем с худшей приспособленностью. [24]
В следующих четырех поколениях ( от четвертого до седьмого) среднее значение функции приспособленности по популяции совпадает с наибольшим и наименьшим значениями, равными девяти. Это означает, что популяция состоит из одинаковых хромосом с фенотипами, равными двум. Следовательно, наблюдается сходимость к решению, которое не является оптимальным. [25]
Весь комплекс изменений показан на рис. 4.33, а перечисленные наилучшие значения функции приспособленности выделены на рис. 4.32. Таким образом, в результате выполнения генетического алгоритма наилучшее решение найдено в двадцатом поколении. [26]
 |
Пример функции, определяющей зависимость количества копий особи в родительском пуле от его ранга при ранговой селекции. [27] |
При ранговой селекции ( ranking selection) особи популяции ранжируются по значениям их функции приспособленности. Количество копий M ( k) каждой особи, введенных в родительскую популяцию, рассчитывается по априорно заданной функции в зависимости от ранга особи. [28]
Наилучшее решение, т.е. хромосома с фенотипом, равным О, для которой значение функции приспособленности составляет 1, получено на седьмой итерации алгоритма. График на рис. 4.18 показывает наименьшее значение функции приспособленности в популяции на последовательных итерациях генетического алгоритма. [29]
Нижние графики на рис. 4.21 и 4.22 также показывают, как изменяется наихудшее значение функции приспособленности от 3 до 16 поколения. [30]
Страницы: 1 2 3 4