Адаптация на уровне индивидов

Альтернативный подход к адаптации базируется на рассмотрении отдельных членов популяции. Глобальная адаптация может изменить вероятность мута­ции для целой популяции, в то время как алгоритм с адаптацией на уровне индивидов использует параметры ГА, такие как тип или вероятность приме­нения генетических операторов, как переменные величины по отношению к индивидам, а не ко всей популяции.

К этому уровню адаптации относится механизм скрещивания, в котором до­бавочные биты используются для кодирования точек скрещивания [Schaffer и Morishima, 1987]. Согласно этому механизму, в Z-битовые индивиды добав­ляются L дополнительных бит. Эти добавочные биты используются для оп­ределения точек скрещивания ("1" обозначает, что в этом месте осуществля­ется скрещивание). Добавочные биты представляют собой маску для опреде­ления точек скрещивания двух родителей, которая эволюционирует вместе, с решениями. Здесь результаты непосредственно зависят от числа точек скре­щивания и длины строки индивидов. В [Levenick, 1995] исследуется анало­гичный механизм, но с дополнительным кодированием бит для изменения вероятности скрещивания.

Альтернативный метод управления скрещиванием (однобитовая адаптация) используется в [Spears, 1995]. Здесь один бит служит для управления выбо­ром однородного или двухточечного скрещивания.

Более популярной является идея самоадаптивного уровня мутации, заимство­ванная из эволюционных стратегий. Она заключается в добавлении бит для кодирования уровня мутации [Back, 1992].

В [Srinivas и Patnaik, 1994] предлагается вариант адаптации вероятностей операций мутации или скрещивания. При этом вероятности применения ге­нетических операторов к индивиду зависят от максимальной относительной степени пригодности и средней степени пригодности популяции через коэф­фициенты

где К — большая степень пригодности из двух родителей.

В [Herrea&Lozano, 1998] предлагается вариант адаптации вероятности скре­щивания и мутации на основе нечетких баз знаний, при этом нечеткие базы знаний представляют собой популяцию верхнего уровня (мета-ГА).

Адаптация на уровне компонентов

Принципиальное преимущество этого направления — обеспечение лучшей и более точной настройки НФРВ, связанной с каждым индивидом.

Этот подход был испытан в самоадаптивном механизме мутации [Back, 1992] в сравнении с уровнем адаптации на уровне индивидов. В некоторых обстоя­тельствах результаты были лучше, но на других ландшафтах дополнительные расходы на обучение, связанные со всеми параметрами мутации, замедлили поиск. Такой механизм мог бы быть очень эффективен при правильно определенных компонентах, т. е. верно выбранном уровне детализации.

При адаптации на уровне компонентов за основу может быть взят подход [Schaffer и Morishima] в части добавления битов дополнительного простран­ства к представлению индивидов, для того, чтобы определить, могут ли два смежных гена быть разбиты скрещиванием. Отличие заключаются в том, что при формировании нового индивида блоки генов могут быть выбраны из всей популяции (а не только из двух родителей). Этот процесс эволюции может быть рассмотрен как адаптация стратегии рекомбинации на уровне компо­нентов, т. к. индивиды здесь рассматриваются только с позиции общего ге­нофонда, из которого собираются новые индивиды. Это используется в алго­ритме [Smith и Fogarty, 1996a], который предполагает самоадаптацию уровня мутации, применяя некоторый уровень мутации для каждого блока или ком­понента.