Генетические алгоритмы
De Jong, K.A. & Spears, W. M. An analysis of interacting role of population size and crossover in genetic algorithms. In Parallel Problem Solving from Nature, 1991.
| На главную |
| Генетические алгоритмы |
| Статьи |
| Группа исследований эволюционных алгоритмов (ТПУ) |
| Дискуссионная группа по эволюционным вычислениям |
| Написать письмо |
Довольно интересная статья. Рассмотрено взаимное влияние различных операторов скрещивания и размера популяции. Сделан вывод о том, что для малых популяций лучше подходят более разрушающие операторы, в то время как для популяций больших размеров лучше использовать операторы со средней разрушающей способностью, например, двухточечный кроссовер.
Данный вывод можно объяснить тем, что различные операторы отличаются по возможности исследования пространства поиска. Иными словами, количеством различных точек, которые могут быть получены с применением одного и того же оператора при скрещивании родительских особей. В малых популяциях наблюдается довольно быстрое вырождение, поэтому необходимо увеличить разнообразие получаемых особей с помощью сильноразрушающих операторов. В больших популяциях, напротив, генетического материала достаточно для ведения эффективного поиска, но важно по возможности максимально использовать найденные приспособленные шаблоны и составляющие их строительные блоки. Поэтому более целесообразно применять операторы со средней степенью разрушения.
