Научная статья на тему 'Повышение направленности генетического поиска с применением знаний о задаче'

Повышение направленности генетического поиска с применением знаний о задаче Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

CC BY
53
21
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Повышение направленности генетического поиска с применением знаний о задаче»

Материалы Всероссийской конференции

“Интеллектуальные САПР-97”

Петри с включением подсистемы моделирования на цепях Маркова. Рассмотрены основные факторы, влияющие на выбор типа ТС на начальных этапах проектирования: интеграционные процессы в условиях неопределенности и "гибкость" автоматизированного технологического комплекса. Предлагается на начальных этапах проектирования применить для прогнозирования процесса развития ТС энтропийную оценку. На основе синергетической концепции разработана автоматизированная система "Интегрированная АС моделирования CAD/CAM системы"

К разработке заинтересованно отнеслись специалисты Шаньдунского технологического университета, КНДР во время командировки в ВолгГТУ; также намерения о сотрудничестве были выражены в переписке с W. Krug профессором Дрезденского технического

университета (Германия).

УДК 658.512

Мухлаева И.В., Мухлаев А.В.

Повышение направленности генетического поиска с применением знаний о

задаче

В ряде задач решение, полученное с помощью генетического алгоритма (ГА), представляет собой композицию, в которой проявляется эффект положения гена. Основываясь на гипотезе о строительных блоках, можно предположить, что фрагменты искомого решения присутствуют уже в начальной популяции и сложность конструирования из них этого решения определяется сложностью оценки и выделения этих фрагментов. Как известно, Г А относятся к случайно-направленным методам поиска и используют вероятностные оценки. Направленность генетического поиска можно повысить, оценивая хромосому фрагментарно, а не всю в целом.

В композиционных задачах часто можно эмпирически определить фрагменты решения, которые представляются удачными. В ГА возможно сохранение таких фрагментов для распространения в популяции и передачи следующим поколениям. Это осуществимо путем запрета на кроссинговер, мутацию и другие генетические операции (ГО) внутри такого фрагмента. Однако при этом наблюдается следующая зависимость: чем больше выделенный фрагмент, тем быстрее работает ГА и тем ниже качество результирующего решения. Таким образом могут быть потеряны преимущества ГА: близкое к оптимуму решение за малое время.

Наибольшее влияние на работу ГА имеет разнообразие генетического материала (ГМ) в исходной популяции. Разнообразие может поддерживаться, в частности, путем введения параллельного поиска в ГА. Этот прием оказывается эффективнее, если в каждой субпопуляции будет сохраняться уникальный выделенный фрагмент решения. Чем меньше по протяженности (в хромосоме) этот фрагмент, тем выше качество результирующего решения. В то же время в популяции сохраняются отдельные наиболее крупные выделенные фрагменты, получившие экстремально высокие оценки. Хромосомы, содержащие такие фрагменты, вступают в кроссинговер с хромосомами, имеющими гены, не совпадающие с генами, находящимися в первой хромосоме в тех же локусах. Это позволяет быстрее повысить оценку хромосомы с экстремальным выделенным фрагментом. Второй способ достижение этого результата - интенсивная (часто направленная) мутация такой хромосомы.

Эффективность генетического поиска увеличивается также за счет подбора в родительские пары тех хромосом, которые содержат относительно небольшие выделенные фрагменты. Это позволяет быстрее получать их результирующую композицию.

Полный запрет на ГО внутри выделенных фрагменте является фактором, заметно снижающим качество решения. Он может привести процесс поиска к попаданию в локальный оптимум. Для избежания этого прелагается не запрет на ГО внутри фрагмента, а значительное, в сравнении с общей, установленной для всего ГА, нормой, понижение нормы ГО внутри выделенного фрагмента. Такой подход приводит к большей, чем в целом у хромосомы,

вероятности выживания выделенных фрагментов и в то же время позволяет избежать попадания в локальные оптимумы.

Таким образом, прендлагаются следующие средства повышения эффективности генетического поиска:

• определение выделеных фрагментов;

• разделение начальной популяции на субпопуляции и закрепление в каждой из них уникальных выделенных фрагментов;

• определение хромосом с экстремальными выделенными фрагментами (экстремальных хромосом) и назначение их в родительские пары с хромосомами, имеющими гены, не совпадающие с теми, которые находятся в тех же локусах в экстремальных хромосомах;

• интенсивная (часто направленная) мутация экстремальных хромосом;

• подбор в родительские пары хромосом с относительно небольшими выделенными фрагментами;

• введение значительно пониженной, в сравнении с общей для ГА, нормы ГО.

Подход может быть использован для построения различных структур ГА. Основную роль при определениии выделенных фрагментов играют знания о задаче. Генетические параметры, как и вообще в ГА, устанавливаются экпериментально. Однако, возможны теоретические, вероятностные, оценки эффективности ГА, разработанных на основе предложенного подхода, так же, как эффективность простого ГА (ПГА) оценивается при помощи фундаментальной теоремы ГА.

УДК 681.31.00

Ведерникова О.Г.

Генетический метод с процессом селекции ,основанным на принципе имитации

отжига

В данной статье предлагается новый метод решения задачи размещения элементов на плоскости, основанный на комбинировании методов эволюционной адаптации и имитации отжига.

Существует большое количество разнообразных модификаций методов, основанных на принципах эволюционной адаптации, активно развивающихся в настоящее время. Среди основных недостатков существующих модификаций можно отметить преждевременную сходимость к локальному минимуму. Известно ,что большое влияние на фактор сходимости оказывает способ селекции (т.е. способ отбора особей для дальнейшего воспроизводства популяции). Исследователи генетических алгоритмов все более склоняются к мысли использовать комбинированные способы селекции, т.е. способы сочетающие в себе детерминированный направленный выбор и момент случайности за счет которого в популяции сохраняются особи с плохими характеристиками, но обладающие нестандартным набором хромосом, которые и должны выводить процесс поиска из локальных ям.

Одним из таких способов селекции является селекция, основаная на принципах имитации отжига.

Идея метода основана на процессах происходящих в металле при отжиге. Металл нагревается до высокой температуры, и затем происходит медленное постепенное его охлаждение при котором кристаллические элементы металла на начальной стадии процесса (при высокой температуре) хаотически, свободно передвигаются. Далее при понижении температуры движение замедляется и элементы стремятся занять положение с наименьшей энергией взаимосвязей.

"Моделируемый отжиг" - это метод комбинаторной оптимизации общего назначения для определения глобального минимума функции объекта. Он основан на явлении отжига при кристализации. Его характерной чертой является свойство исследовать пространство

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.