Page 27 - 4521

типи вирішень популяції, тим більше простір покриття. При
виявленні локального оптимуму відповідний йому генотип
прагнутиме зайняти всі позиції в популяції, і алгоритм може
зійтися до помилкового оптимуму. Тому в генетичному алго-
ритмі важливу роль грають мутації. Існує декілька способів
мутації генів. Питання про вибір відповідного оператора мута-
ції вирішується в рамках поставленого завдання.

1.5 Мутація
Після процесу відтворення відбуваються мутації
(mutation). Даний оператор необхідний для «вибивання» попу-
ляції з локального экстремума і перешкоджає передчасній
збіжності. Це досягається за рахунок того, що змінюється ви-
падково вибраний ген в хромосомі (рис.1.8).

Рисунок 1.8 - Мутація в точці х n
Так само як і кросинговер, мутації можуть проводитися
не тільки по одній випадковій точці. Можна вибирати для змі-
ни декілька точок в хромосомі, причому їх число також може
бути випадковим. Використовують і мутації із зміною відразу
деякої групи підряд точок, що йдуть. Вірогідність мутації p m
(як правило, p m <<1) може бути або фіксованим випадковим
числом на відрізку [0; 1], або функцією від якої-небудь харак-
теристики вирішуваного завдання. Наприклад, можна покласти
вірогідність мутації генів, обернено пропорційну числу всіх
генів в особині (розмірності).
Оптимальне значення вірогідності мутації обговорю-
ється в різних статтях. Так, наприклад, мутація з фіксованою
вірогідністю приводить до добрих результатів для широкого
класу тестових функцій (наприклад, для унімодальних функ-
ций). Для мультимодальных функцій застосовують оцінку ві-
рогідності, що самоадаптується. Нижче приведені основні ва-
ріанти мутації.

26