Генетичні алгоритми турнірного витиснення з гаусовою мутацією
Loading...
Date
2020
Authors
Шило, Володимир
Глибовець, Микола
Гулаєва, Наталія
Нікіщіхіна, Катерина
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Для розв’язання задач багатоекстремальної оптимізації запропоновано новий генетичний алгоритм утворення ніш — генетичний алгоритм
турнірного витиснення з гаусовою мутацією. Проведено порівняльний
аналіз його з іншими алгоритмами витиснення та з паралельним алгоритмом сходження на вершини, який показав переваги розробленого алгоритму
у багатьох випадках. Введено критерій оцінювання ступеня розпорошеності
елементів популяції та показано, що обчислення цього критерію є
доцільним для оцінювання якості роботи алгоритмів пошуку глобальних та
локальних максимумів.
Для решения задач многоэкстремальной оптимизации предложен новый генетический алгоритм образования ниш — генетический алгоритм турнирного вытеснения с гауссовой мутацией. Проведенный сравнительный анализ предложенного алгоритма с другими алгоритмами вытеснения и с параллельным алгоритмом поиска с восхождением к вершинам показал преимущества разработанного алгоритма во многих случаях. Введен критерий оценки степени разброса элементов популяции. Показано, что вычисление этого критерия является целесообразным для оценки качества работы алгоритмов поиска глобальных и локальных максимумов.
To solve multimodal optimization problems, a new niching genetic algorithm named tournament crowding genetic algorithm based on Gauss mutation is proposed. A comparative analysis of this algorithm to other crowding algorithms and to parallel hill-climbing algorithm has shown the advantages of the proposed algorithm in many cases. The FPR criterion to estimate the distribution of population elements is proposed and it is shown that computation of this criterion is advisable to estimate algorithms solving multimodal problems of finding global and local maxima.
Для решения задач многоэкстремальной оптимизации предложен новый генетический алгоритм образования ниш — генетический алгоритм турнирного вытеснения с гауссовой мутацией. Проведенный сравнительный анализ предложенного алгоритма с другими алгоритмами вытеснения и с параллельным алгоритмом поиска с восхождением к вершинам показал преимущества разработанного алгоритма во многих случаях. Введен критерий оценки степени разброса элементов популяции. Показано, что вычисление этого критерия является целесообразным для оценки качества работы алгоритмов поиска глобальных и локальных максимумов.
To solve multimodal optimization problems, a new niching genetic algorithm named tournament crowding genetic algorithm based on Gauss mutation is proposed. A comparative analysis of this algorithm to other crowding algorithms and to parallel hill-climbing algorithm has shown the advantages of the proposed algorithm in many cases. The FPR criterion to estimate the distribution of population elements is proposed and it is shown that computation of this criterion is advisable to estimate algorithms solving multimodal problems of finding global and local maxima.
Description
Keywords
задача багатоекстремальної оптимізації, генетичні алгоритми утворення ніш, алгоритми витиснення, паралельний алгоритм сходження на вершини, частка хибних піків, стаття, задача многоэкстремальной оптимизации, генетические алгоритмы образования ниш, алгоритмы вытеснения, параллельный алгоритм поиска с восхождением к вершинам, доля ложных пиков, multimodal optimization problem, niching genetic algorithms, crowding algorithms, parallel hill-climbing algorithm, fake peak ratio
Citation
Генетичні алгоритми турнірного витиснення з гаусовою мутацією / В. П. Шило, М. М. Глибовець, Н. М. Гулаєва, К. В. Нікіщіхіна // Кибернетика и системный анализ. - 2020. - Т. 56, № 2. - С. 75-88.