Составители:
Рубрика:
168
Тогда каждая переменная x
i
кодируется как бинарная строка дли"
ной m
i
, удовлетворяющая заданной точности.
Каждая хромосома (потенциальное решение) представляется би"
нарной строкой длиной
1
k
i
i
mm1
2
. В этой строке первые m
1
битов
отображают x
1
из диапазона [a
1
,b
1
], вторые m
2
– из диапазона
[a
2
,b
2
] и т. д. В итоге хромосома может иметь такой вид:
11
2
1
01010111000111100
k
mm
m
23435
Кроме того, зададим размер популяции M (число хромосом).
Далее работа ГА представляется вполне очевидной в соответствии
с приведенным выше алгоритмом:
– в каждой генерации оценивается отдельная хромосома на пред"
мет ее пригодности с использованием функции f на декодированном
наборе переменных:
– отбирается новая популяция с учетом рассчитанной пригодности;
– с помощью операторов скрещивания и мутации хромосомы ком"
бинируются в новую популяцию.
После некоторого числа генераций, когда не наблюдается улуч"
шения популяции, лучшая хромосома представляет оптимальное
(возможно глобальное) решение. Часто алгоритм останавливают пос"
ле фиксированного числа итераций.
Рассмотрим некоторые шаги более подробно.
Для процесса селекции служит рулетка с размерами секторов, про"
порциональных пригодности каждой строки. Разработка такой ру"
летки состоит из следующих шагов:
– вычисляется пригодность
()
j
a1
для каждой хромосомы
j
a
,
1,jM1
;
– находится общая функция пригодности всей популяции:
1
()
M
j
j
Fa1 2
3
;
– определяется вероятность выбора
j
p
для каждой хромосомы
j
a
:
()/
jj
paF12
;
– вычисляется кумулятивная (накопленная) вероятность
j
q
для
каждой хромосомы:
1
j
jj
j
qp1
2
.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 166
- 167
- 168
- 169
- 170
- …
- следующая ›
- последняя »
