Розв’язання практичних задач за допомогою генетичних алгоритмів (Практичне заняття № 3)

Страницы работы

7 страниц (Word-файл)

Содержание работы

Інтелектуальні системи

Практичне заняття №3

Тема: Генетичні алгоритми

Мета:  отримати  навички  розв’язання  практичних  задач  за  допомогою генетичних алгоритмів.

Короткі теоретичні положення

Генетичні  алгоритми (ГА) (Holland, 1969-1990)  спрощено  моделюють процеси природної еволюції і засновані на стохастических принципах. Генетичні алгоритми зводяться до виконання наступних етапів:

1. Ініціалізувати популяцію.

2. Обчислити значення критерію якості для кожної особини популяції.

3. Виконати процес відтворення для кожної особини популяції.

4. Виконати схрещування і мутацію для кожної особини популяції.

5. Повернутися до п. 2, якщо не виконано умову завершення.

Реалізація ГА  зводиться до операцій  з рядками: копіювання рядків,  заміни фрагментів рядків і інверсії бітів. Розглянемо приклад.

Приклад.

Знайти

Функція  залежить  від  однієї  цілочисельної  змінної.  Особин  популяції доцільно представити у вигляді бінарного рядка довжиною 1 байт.

Цілочисельне значення

Двійкова хромосома

0

00 00 00 00

1

00 00 00 01

255

11 11 11 11

Число  особин  популяції  в  реальних  задачах  зазвичай  складає 10–100.  У даній задачі виберемо 8.

1.  Ініціалізація —  за  допомогою  датчика  випадкових  чисел  у  кожній  з 8 позицій кожного рядка встановимо або 0 або 1.

Результати ініціалізації наведено в табл. 3.1.


Таблиця 3.1. Ініціалізація початкової популяції

Особи

x

fx

fnorm

10111101

189

0.733

0.144

11011000

216

0.471

0.093

01100011

99

0.937

0.184

11101100

236

0.243

0.048

10101110

174

0.845

0.166

01001010

74

0.788

0.155

00100011

35

0.416

0.082

00110101

53

0.650

0.128

2.  Значення критерію якості — нормоване значення функції

3.  Формування нової популяції з тим же числом особин. При формуванні нової популяції використовується принцип рулетки (рис. 3.1). Результати застосування принципу рулетки показано в табл. 3.2.

Таблиця 3.2. Показники при формуванні покоління

за принципом рулетки

N

Рядок

Крит. якості

% співвідн.

1

01101

169

14.4

2

11000

576

49.2

3

10010

64

5.5

4

10011

361

30.9

Разом:

1170

100

Рис. 5.1. Співвідношення за критерієм якості

Ймовірність влучення в кожний із сегментів пропорційна його величині. Генеруються  N = 8 випадкових значень з діапазону [0,1]:

Якщо

тоді

Наприклад, якщо  [0, 0.144], то в нову популяцію включається . Якщо  [0.144, (0.144+0.093)=0.237], то  включається в нову популяцію.

Таким чином максимальна імовірність включення в нову популяцію особин з максимальним значенням критерію якості.

Візьмемо набір з 8 випадкових чисел:

0.293, 0.971, 0.160, 0.469, 0.664, 0.568, 0.371, 0.109.

Індекси особин першої популяції, що ввійдуть у наступне покоління:

3, 8, 2, 5, 6, 5, 3, 1.

Після відтворення популяція матиме вигляд:

01 10 00 11

00 11 01 01

11 01 10 00

10 10 11 10

01 00 10 10

10 10 11 10

01 10 00 11

10 11 11 01

4.  Схрещування —  основна  риса  генетичного  алгоритму  полягає  в  обміні частин двох батьківських особин. 

a.  Вибирається  імовірність (приблизно 0.65–0.80)  того,  що  між  двома батьками відбудеться схрещування (виберемо Pc = 0.75).

b.  Популяція  випадковим  образом  розбивається  на  пари.  Для  будь-якої пари генерується випадкове число:

Якщо

то пари піддаються схрещуванню.

c.  Для  кожної  з  пар,  що  підлягають  схрещуванню,  випадковим  чином задаються  два  числа (або  одне  число  для  одноточкового  схрещування),  що визначають границі рядка для обміну (табл. 3.3).

Таблиця 3.3. Значення при схрещуванні

Батьківська популяція

Нове покоління

x

f(x)

01 110 002 11

01 11 01 11

119

0.999

00 111 012 01

00 10 00 01

33

0.394

111 01 120 00

10 10 10 00

168

0.882

110 10 121 10

11 01 11 10

222

0.405

012 00 10 110

10 00 10 10

138

0.998

102 10 11 110

01 10 11 10

110

0.976

01 10 00 11

01 10 00 11

99

0.937

10 11 11 01

10 11 11 01

189

0.733

Оптимальне значення

10 00 00 00

128

Похожие материалы

Информация о работе

Тип:
Методические указания и пособия
Размер файла:
163 Kb
Скачали:
0