Гендерный генетический алгоритм с обучением в задаче динамической оптимизации
DOI:
https://doi.org/10.17308/sait.2020.1/2602Ключевые слова:
гендерный генетический алгоритм, эффект Болдуина, динамическая оптимизацияАннотация
Анализируется подход к оптимизации быстро меняющихся процессов с использованием гендерного генетического алгоритма. Отличие от традиционного генетического алгоритма состоит в разделении искусственной популяции на два пола. Разделение по полу позволяет сочетать быструю приспособляемость к изменениям за счет вариации мужской субпопуляции с фиксацией приспособляемости в женской части популяции. Показано преимущество эффекта метаобучения параметров мутации и дополнительного обучения индивидуумов в форме Болдуина в сравнении с обычным гендерным генетическим алгоритмом и алгоритмом Ламарка при нахождении динамических оптимальных решений. В качестве перспективного применения гендерного генетического алгоритма с эффектом Болдуина отмечена динамика тушения природных пожаров.
Библиографические ссылки
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
