Н. В. Слепцов
ЭФФЕКТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИМ
ПОИСКОМ С ПОМОЩЬЮ ОПЕРАЦИЙ КРОССОВЕРА
Аннотация. <...> Рассмотрено влияние отдельных операций генетического поиска
на повышение эффективности всего процесса. <...> Анализируется управление операциями кроссовера, предложено управление на основе принципов маскированного кроссовера и фиксированного набора правил для эффективного смещения направления генетического поиска. <...> Выбор критерия
эволюции
Начальная популяция
Оценка популяции
Выбор параметров
эволюционных
операторов
Воздействие
эволюционных
операторов (селекция,
скрещивание, мутация…)
на популяцию
Конечная популяция
(результат)
Формирование новой
популяции
Рис. <...> Информатика, вычислительная техника
В рамках ГА уже создано много способов реализации идеи биологической эволюции, что, конечно же, связано с многообразием задач, для решения
которых применяются алгоритмы генетического поиска. <...> Сюда следует отнести создание начальной популяции, формирование новой
популяции (операторы репродукции), операторы кроссовера (скрещивания) и
мутации. <...> В связи с этим разработчикам алгоритмов приходится либо создавать специальные представления
задачи в надежде построить хорошие схемы, либо разрабатывать специальные операторы, которые бы сохраняли и рекомбинировали схемы, «важные»,
по мнению пользователя, для рассматриваемой задачи. <...> 1 Управление процессом генетического поиска
Для обозначения понятий ГА традиционно употребление терминов естественной генетики, чем подчеркивается связь с этими областями. <...> В терминах ГА популяция – это некоторое множество возможных решений, представленных особями; ген – некоторый элемент возможного решения задачи,
представляющий собой одну переменную; аллель – значение (величина) конкретной переменной. <...> Оператор селекции (репродукции) является оператором, с помощью которого из исходной популяции создается новая, где присутствие той или иной
хромосомы определяется <...>