Введение в анализ, синтез и моделирование систем



              

Эволюционное моделирование и генетические алгоритмы - часть 9


Окружающая среда, окружение определяется вектором в пространстве параметров и соответствует термину "фенотип". Мера качества (процедура МЕРА) структуры часто определяется целевой функцией (приспособленности). Для каждого нового поколения генетический алгоритм осуществляет отбор пропорционально приспособленности (процедура ОТБОР), модификацию (процедуры РОДИТЕЛИ, ОБЪЕДИНЕНИЕ, ВКЛЮЧЕНИЕ) и мутацию (процедура МУТАЦИЯ). Например, в процедуре ОТБОР каждой структуре ставится в соответствие отношение ее приспособленности к суммарной приспособленности популяции и затем происходит отбор (с замещением) всех особей для дальнейшей генетической обработки в соответствии с этой величиной. Размер отбираемой комбинации можно брать пропорциональным приспосабливаемости, и поэтому особи (кластеры) с более высокой приспособленностью с большей вероятностью будут чаще выбираться, чем особи с низкой приспособленностью. После отбора выбранные особи подвергаются кроссоверу (рекомбинации), т.е. разбиваются на пары. Для каждой пары может применяться кроссовер. Неизмененные особи переходят к стадии мутации. Если кроссовер происходит, полученные потомки заменяют собой родителей и переходят к мутации.

Хотя генетические алгоритмы и могут быть использованы для решения задач, которые, видимо, нельзя решать другими методами, они не гарантируют нахождение оптимального решения (по крайней мере, - за приемлемое время; полиномиальные оценки здесь часто неприменимы). Здесь более уместны критерии типа "достаточно хорошо и достаточно быстро". Главное же преимущество в другом: они позволяют решать сложные задачи, для которых не разработаны пока устойчивые и приемлемые методы, особенно на этапе формализации и структурирования системы, в когнитивных системах. Генетические алгоритмы эффективны в комбинации с другими классическими алгоритмами, эвристическими процедурами, а также в тех случаях, когда о множестве решений есть некоторая дополнительная информация, позволяющая настраивать параметры модели, корректировать критерии отбора, эволюции.




Содержание  Назад  Вперед