Page 47 - 4521

де M m — фіксований параметр. У даному класі завдань опти-
мальними є наступні значення параметрів: d = 0,2 і M m = 0,9.

3.1.4 Параметри обчислень
Для обчислень Перьякс та інші [12–15] використовува-
ли класичні тестові функції Де Іонга, широко вживані для ана-
лізу ефективності ГА. Використовувалися наступні параметри:
 розмір популяції N = 20;
 вірогідність кросинговера P c = 0,8;
rep
 вірогідність мутації відтворення P m = 0,01;
 максимальна вірогідність мутації M m = 0,9.
Для кожної функції алгоритм запускався 100 разів.
Процес роботи генетичного алгоритму представлений на
рисунку 3.1.

Рисунок 3.1 – ГА в роботах Перьякса

Контрольні запитання

1. В чому суть модернізації генетичних алгоритмів?
2. Які існують самоадаптивні алгоритми?
3. Де використовуються критерії відстані?
46