2. Стратегии создания начальной популяции
Стратегия создания стартового множества решений может быть различной. В настоящее время наибольшее распространение получили следующие стратегии:
а) стратегия “одеяла” - исходное множество включает все возможные варианты решений;
б) стратегия “дробовика” - генерируется случайное множество решений, достаточно большое, но не исчерпывающее всех возможных вариантов;
в) стратегия “фокусировки” - стартовое множество решений включает разновидности одного решения.
С точки зрения ГА стратегия “одеяла” имеет следующие недостатки:
1) во многих случаях невозможно осуществить полный перебор;
2) с точки зрения адаптивного развития не представляет ценности, т.к. уже в первом поколении решений отыскивается оптимальное решение.
Стратегия “фокусировки” применяется в тех случаях, когда есть предположение, что некоторое решение является разновидностью известного субоптимального. Тогда путем постепенных малозначительных изменений имеющегося решения можно получить более качественное субоптимальное решение.
Для большинства задач оптимизации неприемлемы стратегии “одеяла” (вследствие проблематичности полного перебора) и фокусировки (отсутствует четкая зависимость качества решения от параметров решения). В таких случаях применяют стратегию дробовика.
3. Механизм передачи наследственной информации
С точки зрения возможности технической реализации необходимо выделить следующие особенности хромосом:
1) хромосомы или наборы хромосом являются носителями наследственной информации в организме особи (для технических задач - строка кодов и вспомогательные данные (проблемные знания));
2) хромосома представляет собой цепочку генов (кодов), каждый из которых определяет решение некоторой подзадачи;
3) свойства хромосом (строк кодов) зависят от количественного и качественного состава генов (кодов) и, в значительной степени, от их взаимного расположения, а также их количественного и качественного состава;
4) каждый ген (код) располагается в хромосоме в определенном месте (локусе);
5) каждый ген (код) может принимать несколько устойчивых состояний и характеризуется собственным алфавитом (набором символов);
6) каждый аллель (символ) одного локуса формирует уникальный признак (решение) своей подзадачи.
Хромосома - это совокупность генов. Поскольку гены в процессе развития НИ могут меняться местами, то необходимо обеспечить между ними согласованность. Самый простой способ достичь этого - представить для аллелей генов один диапазон числовых значений. Таким диапазоном может быть размер машинного слова 216, т.е. ген представляет собой некоторое число в диапазоне: 0-65535.
По методам представления генов хромосомы можно условно разделить на три группы:
1. Бинарные хромосомы (гены могут принимать значение 0, либо 1).
2. Числовые хромосомы (гены могут принимать значение в заданном интервале).
3. Векторные хромосомы (ген представляет собой вектор целых чисел).
Числовые хромосомы можно разделить на гомологичные и негомологичные.
Гомологичными называют хромосомы, имеющие общее происхождение, морфологически и генетически сходные, и поэтому не образующие недопустимых решений при применении стандартных генетических операторов. В гомологичных числовых хромосомах каждый ген может принимать целые значения в заданном интервале. Для различных генов могут быть заданы различные интервалы. Бинарная хромосома является гомологичной числовой хромосомой, каждый ген которой может принимать целые значения в интервале [0, 1].
В негомологичных хромосомах гены могут принимать значение в заданном интервале; при этом интервал одинаков для всех генов, но в хромосоме не может быть двух генов с одинаковым значением. Для негомологичных хромосом применяются различные специальные генетические операторы, не создающие недопустимых решений.
Ген в векторных хромосомах обладает свойствами негомологичной хромосомы, т.е. числа в векторе могут принимать значения в заданном интервале, и вектор не может содержать двух одинаковых чисел. Тем не менее, хотя гены в векторных хромосомах негомологичны, сами векторные хромосомы являются гомологичными.
Рассмотрим пример реализации НИ для решения стандартной задачи о коммивояжере.
В ГА решение (кратчайший путь) можно представить в виде списка посещаемых городов (см. рис. 1). Первый в этом списке город - начало пути, второй - следующий посещаемый город, и т.д. Каждому городу соответствует уникальное число от 0 до N-1, где N - количество городов. Для оценки решения, ГА использует эти числа как указатели в двумерном массиве расстояний между городами.
Кодирование решения для задачи о коммивояжере
Рис.
1
В естественной среде преобразование наследственной информации в популяциях перекрестников осуществляется по двум направлениям:
а) при передаче НИ от родителей к детям;
б) при воздействии мутационных факторов на носители НИ.
Механизм передачи НИ от родителей к детям при половом размножении показывает, каким образом происходит изменение НИ при смене поколений в естественной среде. В классических механизмах ГА многие положения этого процесса пока не нашли применения, но надо отметить, что естественные аналоги совершенствовались в течение многих лет эволюции и поэтому имеют совершенную в своем роде структуру.
Процесс генерации новых решений является ключевым звеном в механизме ГА. На основе вышесказанного выделим два основных способа генерации новых решений:
1) путем перекомпоновки двух старых (родительских) решений;
2) путем случайной перестройки НИ отдельных индивидов.
Первый способ в механизмах ГА называется оператором кроссинговера (скрещивания), второй - оператором мутации. Рассмотрим подробнее основные генетические операторы.