Интеллектуальный анализ данных в менеджменте. Кричевский М.Л. - 150 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

150
– в процессе работы ГА не требуют никакой дополнительной ин"
формации, что увеличивает скорость работы алгоритма (единствен"
ная информация: область допустимых значений и функция пригод"
ности в определенных точках);
– используют и детерминированные правила для перехода от од"
них точек к другим, и вероятностные правила для порождения но"
вых точек анализа;
– работают с кодами, в которых представлен набор параметров,
зависящих от аргументов целевой функции. Интерпретация этих
кодов происходит только перед началом работы алгоритма и после
завершения его работы для получения результата. В процессе рабо"
ты манипуляции с кодами происходят совершенно независимо от их
интерпретации, код рассматривается просто как битовая строка.
Структура ГА такая же, как и любой эволюционной программы.
Во время итерации t ГА содержит популяцию потенциальных реше"
ний (хромосом, векторов) P(t) = {x
1
t
,..., x
n
t
}. Каждое решение x
i
t
оце"
нивается для того, чтобы получить некоторую меру его пригодности
(fitness). Затем на итерации t +1 формируется новая популяция пу"
тем отбора наиболее пригодных индивидуумов. Некоторые члены
этой новой популяции подвергаются репродукции посредством гене"
тических операторов: скрещивания и мутации для образования но"
вых решений. Скрещивание комбинирует признаки двух родительских
хромосом для образования двух потомков обменом соответствующих
сегментов родителей. Например, если родители отображаются пяти"
мерными векторами (a
1
, b
1
, c
1
, d
1
, e
1
) и (a
2
, b
2
, c
2
, d
2
, e
2
), то, выб"
рав точку скрещивания после второго гена, получим такие потомки:
(a
1
, b
1
, c
2
, d
2
, e
2
) и (a
2
, b
2
, c
1
, d
1
, e
1
). Ясно, что оператор скрещивания
представляет собой обмен информации между различными потенци"
альными решениями. Мутация произвольно изменяет один или боль"
ше генов выбранной хромосомы случайной заменой значения, равно"
го единице, на нуль или наоборот. Очевидно, что оператор мутации
вводит некоторую вариабельность в популяцию хромосом. ГА для
решения любой проблемы должен содержать, как правило, следую"
щие компоненты:
– генетическое представление потенциальных решений задачи;
– способ создания начальной популяции потенциальных реше"
ний;
– оценочную функцию, которая играет роль окружения и ранжи"
рует решения по степени их пригодности;
– генетические операторы, изменяющие генетический состав по"
томства;

Страницы