Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Пропорциональная селекция

Сформулируйте необходимые условия существования экстремума функции Лагранжа. | Как оценивается эффективность одномерного поиска. | Сформулируйте алгоритм случайного поиска с возвратом. | Сформулируйте алгоритм поиска с наказанием случайностью. | Сформулируйте алгоритм поиска с жестким обучением. | Сформулируйте алгоритм случайного поиска с парными пробами. |


§ Это наиболее часто используемый вид селекции в ГА

§ Пусть fi - пригодность индивида i, - средняя пригодность популяции. Тогда в пропорциональной селекции индивид i выбирается для репродукции с вероятностью .

§ Другая возможность - выбирать случайное вещественное число и отобрать того индивида, для которого , где . Проблема: такой алгоритм работает относительно медленно.

§ В равновесном ГА популяциям не разрешается увеличиваться или сокращаться, поэтому для репродукции отбирают N индивидов. Отсюда следует, что ожидаемое число копий каждого индивида в промежуточной популяции равно .

§ Ni обычно является вещественным числом. Реальное число копий (целое) может варьироваться около Ni.

§ Индивиды с пригодностью выше средней имеют более одной копии в промежуточной популяции, а индивиды ниже средней пригодности могут не иметь ни одной (в среднем).

§ Проблемы с пропорциональной селекцией:

1. Преждевременная сходимость:

§ Индивид с , но fi < < fmax был получен на ранних поколениях.

§ Так как Ni > > 1, гены такого индивида довольно быстро распространятся на всю популяцию.

§ В таком случае рекомбинация не может более производить новых индивидов (только мутация может) и навсегда.

1. Стагнация:

§ Ближе к концу работы алгоритма все индивиды могут получить относительно высокую и примерно равную пригодность, т.е. .

§ Тогда , что приводит к очень маленькому селективному давлению, т.е. наилучшее решение предпочитается лишь немного больше, чем наихудшее.

Замечание: обе проблемы могут быть преодолены применением методики масштабирования пригодности (будет объяснено позже).


Дата добавления: 2015-11-14; просмотров: 46 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Сформулируйте стратегию селекции генетических алгоритмов.| КАК Я ОБНАРУЖИМ ХРОНИКИ АКАШИ

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.005 сек.)