П2.5.3. Основа управления адаптацией

С точки зрения основы управления адаптацией ГА можно разделить на ГА с внешним механизмом адаптации и ГА с самоадаптацией, при которой в ка­честве механизма адаптации используется селекция.

В самоадаптивных алгоритмах основой для определения дальнейшей траектории развития является относительная степень пригодности индивида и значения НФРВ. В адаптивных алгоритмах с внешним управлением эта основа приобретает форму статистики эффективности алгоритма. При этом механизм, используемый для генерирования новых стратегий, основанных на этих признаках, внешне обеспечивается в форме обучающего алгоритма или набора фиксированных правил. Такой механизм позволяет учитывать совокупность зависимостей как параметров генетических алгоритмов, так и внутреннего механизма генных зависимостей, ландшафта степени пригодности и обеспечивает более гибкую адаптацию к текущему процессу эволюции, соот­ветствующему конкретному запуску ГА.

В качестве иллюстрации внешнего механизма можно использовать уже упомянутый пример адаптации вероятностей генетических операторов и размера популяции с помощью нечетких правил [Lee и Takagi, 1993].

Известен и другой вариант генетического алгоритма с адаптацией размера популяции с помощью нечеткой логики (GAVaPS) [Arabas, Michalewicz, Mulawka, 1994]. Этот алгоритм использует понятие возраста индивида, кото­рый является эквивалентным числу поколений. При этом возраст индивидов заменяет понятие селекции. Исключение индивида происходит, когда возраст превышает значение срока службы. При вычислении срока службы может также учитываться текущее состояние ГА. Это состояние описывается сред­ним, максимальным и минимальным значениями степени пригодности в те­кущей популяции. При таком подходе более высокие значения срока службы назначаются индивидам, имеющим значения степени пригодности выше среднего. Однако выбор оптимальной стратегии вычисления срока службы является открытой проблемой и требует дальнейших исследований.

Адаптация с помощью нечетких правил может быть распространена также:

• непосредственно на механизм скрещивания (нечеткое скрещивание) [Herrera & Lozano, 1995b];

• на нечеткий критерий останова [Meyer & Feng, 1994].

В последнем случае адаптивный механизм предполагает оценку качества те­кущего решения по отношению к оптимальному решению на основании имеющейся статистики и принятие решения на базе нечеткого вывода о' за­вершении или продолжении работы ГА.

Таким образом, адаптация известна и широко используется исследователями ГА как на уровне популяции, так и на уровне индивидов и компонентов.

Адаптация на уровне индивидов является разумным сочетанием возможности соэволюции популяции параметров управления, с одной стороны, и средней степенью детализации популяции, с другой, что отражается на быстродейст­вии алгоритма.

Большинство адаптивных ГА с внешним управлением на основе нечеткой логики используют адаптацию уровня популяции. Адаптивные механизмы, основанные на нечеткой логике на уровне индивидов, могут быть интересны для корректировки параметров управления генетическими операторами [Herrera, 1998].