Россия, Волгоградская область |
Опубликован: 10.10.2014 | Уровень: для всех | Доступ: платный | ВУЗ: Московский государственный университет путей сообщения
Лекция 1:
Введение.Основы генетических алгоритмов
Контрольные вопросы
- Каковы "источники" ГА?
- Какие генетические операторы используются в ГА?
- Какую роль в ГА играет оператор репродукции (ОР)?
- Опишите реализацию ОР в виде колеса рулетки и приведите пример его работы.
- Придумайте другую реализацию ОР.
- Опишите одноточечный оператор кроссинговера (ОК) и приведите пример его работы.
- Предложите другую реализацию ОК.
- Какую роль играет оператор мутации (ОМ)?
- Опишите ОМ и приведите пример его работы.
- Предложите другую реализацию ОМ.
- Каковы основные параметры ГА?
Упражнения
-
Выполните программную реализацию простого ГА на одном из языков программирования для поиска экстремума заданной по варианту функции одной переменной (табл. 1.5).
Вид экстремума:
- Исследовать зависимость времени поиска, числа поколений (генераций), точности нахождения решения от основных параметров генетического алгоритма:
- число особей в популяции
- вероятность кроссинговера, мутации.
- Вывести на экран график данной функции с указанием найденного экстремума для каждого поколения
- Сравнить найденное решение с действительным.
Краткие итоги:
- представлено описание простого ГА;
- введены основные генетические операторы – репродукции, кроссинговера и мутации;
- описан концептуальный смысл фитнесс-функции и обсуждено ее отличие от целевой функции;
- представлены теоретические основы ГА (теория схем, фундаментальная теорема ГА);
- обсуждены преимущества и недостатки ГА.