Главная > Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

1.2. Генетические операторы

Те механизмы передачи наследственности, которые действуют в Природе, и упрощенная форма которых положена в основу того, что мы называем генетическими операторами, на самом деле, следует рассматривать как победителей, одержавших верх в напряженной многовековой борьбе над конкурентами и отшлифованных естественным отбором в такой же мере, как и все, что нас окружает. Сегодня понятно, что генетические операторы могли быть заимствованы не только из микробиологических исследований, но и из анализа языковых явлений (достаточно проанализировать

комбинаторные эвристики, применяемые человеком при решении кроссвордов) или изобретательской деятельности [4]. Но это сегодня; а двадцать лет назад нужно было обладать гениальностью Дж. Холланда, чтобы догадаться, как интерпретировать принципы действия "биологических" механизмов для решения задач адаптации в искусственных системах.

Едва ли не главным итогом почти четвертьвекового периода исследования самих ГА стало понимание прекрасной взаимной комплиментарности триады генетических операторов «кроссовер — мутация — инверсия». Воздействуя с некоторой вероятностью на генотипы родительских особей, каждый из них, с одной стороны, обеспечивает передачу потомству жизненно важных признаков, а с другой — поддерживает на протяжении эволюционно значимого периода достаточно высокий уровень его изменчивости. Выщепление в потомстве новых, отличных от родительских, фенотипических признаков открывает для популяции дополнительные возможности для адаптации, то есть способствует сохранению ею поисковой способности.

Итак, оператор мутации (см. рис. 4), подобно точечным мутациям в Природе, интерпретируется как замена существующего аллельного состояния отдельного гена в хромосоме на противоположное (единицы — на ноль и наоборот). Очевидно, что в зависимости от того, в каком разряде фрагмента, кодирующего переменную, произойдет мутация, зависит величина расстояния, отделяющего потомка от родителя (речь идет не о хэмминговом


Рис. 4. Триада генетических операторов

У всех трех операторов место приложения, помеченное значком выбирается случайно

пространстве где это расстояние равно 1, а о пространстве вещественных чисел N). Инверсия приводит к нарушению порядка следования фрагментов хромосом у потомка по сравнению с родительской хромосомой. Наконец, кроссовер, описывающий механизм гаметогенеза в диплоидных популяциях организмов и привнесенный Холландом в моделирование эволюции гаплоидных популяций, приводит к тому, что хромосома потомка включает два фрагмента, один из которых принадлежал ранее, условно говоря, отцовской хромосоме, а другой — материнской. Именно благодаря наличию кроссоверных обменов особи популяции обмениваются между собой генетической информацией, то есть поиск приобретает действительно коллективный характер.

Иногда, говоря о триаде генетических операторов, подчеркивают способность кроссовера и инверсии к глобальному поиску, в то время как мутацию отождествляют со средствами локальной настройки решения, отводя ей фоновую роль. Такое распределение ролей представляется спорным, так как мутация может породить потомка далеко за пределами локального экстремума, в которой находится родитель, с другой стороны, кроссовер, проведенный над гаметами родителей, расположенных в общем экстремуме, наверняка породит потомков в этом же экстремуме. Важно другое — ни кроссовер, ни мутация не опираются в процессе генерирования потомка на знание локального рельефа поверхности целевой функции. В этом смысле их можно считать глобальными.

1
Оглавление
email@scask.ru