Н. В. Слепцов, С. В. Щербакова
ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ЭВОЛЮЦИОННО-ГЕНЕТИЧЕСКИХ
ВЫЧИСЛЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ РАЗДЕЛЕНИЯ
ОЦЕНКИ И МАСШТАБИРОВАНИЯ
Рассмотрены вопросы эффективной реализации генетических вычислений, предлагаются методы улучшения качества популяций с помощью средств
управления видообразованием множества исходных решений с учетом параметров решаемой задачи. <...> Методы эволюционных вычислений и эволюционной информатики
становятся в последние годы востребованным инструментом в приложениях,
где требуется проведение существенных объемов вычислений при недостаточно строгой формулировке конечной цели и(или) границ процесса вычислений либо при невозможности получения в полном объеме данных требуемой точности [1, 2]. <...> Основные черты эволюционных вычислений рассмотрим применительно к их реализации в форме генетических алгоритмов (ГА), представляющих
собой поисковые алгоритмы, основанные на использовании механизмов натуральной селекции и генетики [3, 4]. <...> Они реализуют принцип «выживания
наиболее приспособленных» среди анализируемых структур, формируя и изменяя поисковый алгоритм на основе моделирования эволюции поиска. <...> Первоначальная популяция ГА формируется, как правило, случайным
образом, но при этом она должна содержать ряд приемлемых решений. <...> По результатам оценки особей
наиболее приспособленные из них отбираются путем селекции для скрещивания, в результате которого посредством применения генетического оператора
кроссовера создаются потомки, генетический код которых формируется в результате обмена хромосомной информацией между родительскими особями. <...> Эти потомки формируют новую популяцию, причем часть потомков мутирует
(генетический оператор мутации), что выражается в случайном изменении
их генотипов. <...> Отличие в реализации других видов эволюционных вычислений от
приведенной схемы ГА состоит в деталях реализации, например, в способах
кодирования параметров задачи (вещественное <...>