Page 43 - 4521
P. 43
2 ПАРАМЕТРИ ГЕНЕТИЧНОГО АЛГОРИТМА
Вірогідність кросинговера зазвичай вибирається доста-
тньою високою 80–95 %. Проте, в деяких завданнях якнайкра-
щий результат досягається при кросинговері з вірогідністю 60
%. Вірогідність мутації повинна бути мала: 0,5–1 %.
Як це не дивно, дуже великий розмір популяції зазвичай
не приводить до добрих результатів (швидкість збіжності ал-
горитму не збільшується). Оптимальний розмір популяції —
20–30 особин, проте в деяких завданнях, як пишуть дослідни-
ки, потрібно 50–100 особин. Дослідження показують, що оп-
тимальний розмір популяції залежить від розміру кодових ря-
дків (хромосом). Так, для алгоритму з 32-бітовими хромосо-
мами розмір популяції буде більший, ніж для алгоритму з 16-
бітовими хромосомами.
В основному використовують відбір рулетки, але і іноді
краще застосувати відбір з відсіченням. Існує багато інших
методів, що міняють параметри відбору протягом всієї роботи
ГА. Елітизм застосовується, якщо не використовуються інші
методи, що зберігають знайдене хороше рішення.
Вибір способу кодування обумовлений поставленим за-
вданням і розміром об'єкту пошуку.
Оператори життєвого циклу (кросинговера і мутації)
визначаються вибраним кодуванням.
Контрольні запитання
1. Назвіть основні параметри генетичного алгоритма.
2. Від чого залежить збіжність генетичного алгоритма?
3. Які рекомендовані параметри генетичного алгоритма?
42
