Учебники

Генетические Алгоритмы — Население

Население является подмножеством решений в нынешнем поколении. Он также может быть определен как набор хромосом. Есть несколько вещей, которые следует иметь в виду при работе с населением ГА —

  • Разнообразие населения должно быть сохранено, иначе это может привести к преждевременной конвергенции.

  • Размер популяции не должен быть очень большим, так как это может привести к замедлению ГА, в то время как меньшая популяция может оказаться недостаточной для хорошего спаривания. Следовательно, оптимальный размер популяции должен решаться методом проб и ошибок.

Разнообразие населения должно быть сохранено, иначе это может привести к преждевременной конвергенции.

Размер популяции не должен быть очень большим, так как это может привести к замедлению ГА, в то время как меньшая популяция может оказаться недостаточной для хорошего спаривания. Следовательно, оптимальный размер популяции должен решаться методом проб и ошибок.

Популяция обычно определяется как двумерный массив: размер населения, размер х, размер хромосомы .

Инициализация населения

Существует два основных метода инициализации населения в GA. Они —

  • Случайная инициализация — заполнить начальную популяцию совершенно случайными решениями.

  • Эвристическая инициализация — Заполните начальную популяцию, используя известную эвристику для задачи.

Случайная инициализация — заполнить начальную популяцию совершенно случайными решениями.

Эвристическая инициализация — Заполните начальную популяцию, используя известную эвристику для задачи.

Наблюдалось, что вся популяция не должна быть инициализирована с использованием эвристики, поскольку это может привести к тому, что популяция будет иметь схожие решения и очень небольшое разнообразие. Экспериментально наблюдалось, что случайные решения — те, которые приводят население к оптимальности. Следовательно, с помощью эвристической инициализации мы просто заполняем популяцию парой хороших решений, заполняя остальные случайными решениями, а не заполняем все население эвристическими решениями.

Также было отмечено, что эвристическая инициализация в некоторых случаях влияет только на начальную приспособленность населения, но, в конце концов, именно разнообразие решений приводит к оптимальности.

Модели народонаселения

Есть две широко используемые модели населения —

Устойчивое состояние

В стационарном GA мы генерируем одного или двух потомков в каждой итерации, и они заменяют одного или двух особей из совокупности. ГА в устойчивом состоянии также известен как Инкрементальный ГА .

Generational

В модели поколений мы генерируем «n» потомков, где n — это размер популяции, а вся популяция заменяется новой в конце итерации.