Генетичні алгоритми турнірного витиснення з гаусовою мутацією

Abstract

Для розв’язання задач багатоекстремальної оптимізації запропоновано новий генетичний алгоритм утворення ніш — генетичний алгоритм турнірного витиснення з гаусовою мутацією. Проведено порівняльний аналіз його з іншими алгоритмами витиснення та з паралельним алгоритмом сходження на вершини, який показав переваги розробленого алгоритму у багатьох випадках. Введено критерій оцінювання ступеня розпорошеності елементів популяції та показано, що обчислення цього критерію є доцільним для оцінювання якості роботи алгоритмів пошуку глобальних та локальних максимумів.

Для решения задач многоэкстремальной оптимизации предложен новый генетический алгоритм образования ниш — генетический алгоритм турнирного вытеснения с гауссовой мутацией. Проведенный сравнительный анализ предложенного алгоритма с другими алгоритмами вытеснения и с параллельным алгоритмом поиска с восхождением к вершинам показал преимущества разработанного алгоритма во многих случаях. Введен критерий оценки степени разброса элементов популяции. Показано, что вычисление этого критерия является целесообразным для оценки качества работы алгоритмов поиска глобальных и локальных максимумов.

To solve multimodal optimization problems, a new niching genetic algorithm named tournament crowding genetic algorithm based on Gauss mutation is proposed. A comparative analysis of this algorithm to other crowding algorithms and to parallel hill-climbing algorithm has shown the advantages of the proposed algorithm in many cases. The FPR criterion to estimate the distribution of population elements is proposed and it is shown that computation of this criterion is advisable to estimate algorithms solving multimodal problems of finding global and local maxima.