Ключевые слова: генетический алгоритм, глобальный экстремум, популяция, поколение, селекция, кроссовер, функция де джонг
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА С РАЗЛИЧНЫМИ МЕТОДАМИ СЕЛЕКЦИИ, ТИПАМИ КРОССОВЕРА И СТРАТЕГИЯМИ ФОРМИРОВАНИЯ ПОКОЛЕНИЙ ПРИ ПОИСКЕ ЭКСТРЕМУМОВ ФУНКЦИЙ
УДК УДК 004.023
DOI:
В данной статье проводится анализ материалов по генетическим алгоритмам. Рассмотрены основные идеи и принципы, лежащие в основе работы генетических алгоритмов. Детально проанализированы базовые этапы работы классического генетического алгоритма. Выполнен обзор наиболее часто встречаемых методов селекции (рулеточный и турнирный), типов кроссовера (одноточечный и равномерный) и стратегий формирования поколений (классическая и элитарная). На тестовых функциях проведено исследование генетического алгоритма с различными методами селекции, типами кроссовера и стратегиями формирования поколений для поиска глобального минимума. Для каждого вида алгоритма найдена оценка вероятности нахождения истинного решения. Полученные результаты экспериментов тщательно проанализированы. Выявлены достоинства и недостатки различных методов селекции, типов кроссовера, стратегий формирования поколений. Изложены рекомендации по целесообразности применения генетических алгоритмов в различных ситуациях. Определены возможные направления дальнейших исследований.
Ключевые слова: генетический алгоритм, глобальный экстремум, популяция, поколение, селекция, кроссовер, функция де джонг
Для цитирования: Мараев В.С., Беззубенко Е.А., Черкашин Д.А., Михалев А.С. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА С РАЗЛИЧНЫМИ МЕТОДАМИ СЕЛЕКЦИИ, ТИПАМИ КРОССОВЕРА И СТРАТЕГИЯМИ ФОРМИРОВАНИЯ ПОКОЛЕНИЙ ПРИ ПОИСКЕ ЭКСТРЕМУМОВ ФУНКЦИЙ. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2017;5(2). URL: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2017/05/MaraevSoavtors%20_2_17_1.pdf DOI:
Опубликована 30.06.2017