Студопедия
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Параметры генетических алгоритмов

Читайте также:
  1. Вопрос 4. ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ ДИЗОНТОГЕНЕЗА. ХАРАКТЕРИСТИКА ОСНОВНЫХ ВИДОВ ДИЗОНТОГЕНЕЗА
  2. Входные и выходные параметры.
  3. Геометрические параметры
  4. ГЛАВА 10 ПАРАМЕТРЫ ОБЛЕГЧАЮЩИХ РЕАКЦИЙ
  5. Законы раздражения. Параметры возбудимости
  6. Замеряемые параметры и расположение сечений замера
  7. Запись простейших алгоритмов обработки числовых данных
  8. Зубчатые конические передачи:геометрические параметры и силы зацепления.расчет на прочность.
  9. Зубчатые передачи.геометрические параметры.
  10. Каковы источники наших знаний об эволюции мозга человека? (краткое понятие об изучении эндокранов, роли исследований заболеваний и травм мозга, генетических исследованиях).

 

Эффективность ГА зависит от ряда параметров, к которым относятся: мощность популяции, структура представления решения, вид генетических операторов кроссинговера и мутации, вероятности кроссинговера и мутации и и т.п..

Мощность популяции является важнейшим параметром ГА, который критичен во многих приложениях. Чем больше N, тем больше разнообразие потенциальных решений (при хорошей схеме инициализации, обеспечивающей однородное распределение частиц). Большое число особей позволяет покрыть большую часть пространства поиска за итерацию. С другой стороны большое число особей повышает вычислительную сложность итерации и при этом ГА может выродиться в случайный параллельный поиск. Если мало, то ГА работает быстро, но при этом увеличивается опасность преждевременной сходимости к локальному экстремуму. Большая мощность популяции увеличивает генофонд, но процесс поиска замедляется. Обычно полагают .

На разных этапах работы ГА оптимальное значение может быть различным. На начальном этапе должно быть большим, а на заключительном можно уменьшить.

Большую роль играют также вид генетических операторов, которые представлены в следующем разделе 2.6. Кроме этого, не менее важны значения вероятностей кроссинговера и мутации и . Для оптимизации, особенно мультимодальных функций, наиболее существенными являются две характеристики ГА:

- способность сходиться к оптимуму (локальному или глобальному) после нахождения области, содержащей этот оптимум;

- способность находить новые области в пространстве решений в поисках глобального оптимума.

Баланс между этими характеристиками ГА в значительной степени определяется значениями вероятности и типом используемых генетических операторов (прежде всего кроссинговера). Увеличение значений ведет к расширению пространства поиска. Обычно используют следующие значения вероятностей и . В адаптивных генетических алгоритмах изменяются параметры ГА, прежде всего, вероятности кроссинговера и мутации и .

 





Дата добавления: 2015-09-11; просмотров: 100 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав

ИСТОЧНИКА ЭВОЛЮЦИОННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ | Оператор кроссинговера(скрещивания) | Репродукция | Пример функции с популяцией особей в начале эволюции | Задача о покрытии | Задача об укладке рюкзака | Промежуточная рекомбинация | Генетические алгоритмы с изменяемой мощностью популяций | Нестационарный_ГА |


lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2025 год. (0.006 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав