36247

Генети́ческий алгори́тм

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Некоторым обычно случайным образом создаётся множество генотипов начальной популяции. Таким образом можно выделить следующие этапы генетического алгоритма: Задать целевую функцию приспособленности для особей популяции Создать начальную популяцию Начало цикла Размножение скрещивание Мутирование Вычислить значение целевой функции для всех особей Формирование нового поколения селекция Если выполняются условия останова то конец цикла иначе начало цикла. Создание начальной популяции Перед первым шагом нужно...

Русский

2013-09-21

57.5 KB

1 чел.

Генети́ческий алгори́тмэвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию. Является разновидностью эволюционных вычислений, с помощью которых решаются оптимизационные задачи с использованием методов естественной эволюции, таких как наследование , мутации ,отбор и кроссинговер . Отличительной особенностью генетического алгоритма является акцент на использование оператора «скрещивания», который производит операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой аналогична роли скрещивания в живой природе.

Задача формализуется таким образом, чтобы её решение могло быть закодировано в виде вектора («генотипа») генов, где каждый ген может быть битом, числом или неким другим объектом. В классических реализациях ГА предполагается, что генотип имеет фиксированную длину. Однако существуют вариации ГА, свободные от этого ограничения.

Некоторым, обычно случайным, образом создаётся множество генотипов начальной популяции. Они оцениваются с использованием «функции приспособленности», в результате чего с каждым генотипом ассоциируется определённое значение («приспособленность»), которое определяет насколько хорошо фенотип, им описываемый, решает поставленную задачу.

При выборе «функции приспособленности» важно следить, чтобы её «рельеф» был «гладким».

Из полученного множества решений («поколения») с учётом значения «приспособленности» выбираются решения (обычно лучшие особи имеют большую вероятность быть выбранными), к которым применяются «генетические операторы» (в большинстве случаев «скрещивание» — crossover и «мутация» — mutation), результатом чего является получение новых решений. Для них также вычисляется значение приспособленности, и затем производится отбор («селекция») лучших решений в следующее поколение.

Этот набор действий повторяется итеративно, так моделируется «эволюционный процесс», продолжающийся несколько жизненных циклов (поколений), пока не будет выполнен критерий остановки алгоритма. Таким критерием может быть:

  •  нахождение глобального, либо субоптимального решения;
  •  исчерпание числа поколений, отпущенных на эволюцию;
  •  исчерпание времени, отпущенного на эволюцию.

Генетические алгоритмы служат, главным образом, для поиска решений в многомерных пространствах поиска.

Таким образом, можно выделить следующие этапы генетического алгоритма:

  1.  Задать целевую функцию (приспособленности) для особей популяции
  2.  Создать начальную популяцию
  •  (Начало цикла)
  1.  Размножение (скрещивание)
  2.  Мутирование
  3.  Вычислить значение целевой функции для всех особей
  4.  Формирование нового поколения (селекция)
  5.  Если выполняются условия останова, то (конец цикла), иначе (начало цикла).

Создание начальной популяции

Перед первым шагом нужно случайным образом создать начальную популяцию; даже если она окажется совершенно неконкурентоспособной, вероятно, что генетический алгоритм все равно достаточно быстро переведет ее в жизнеспособную популяцию. Таким образом, на первом шаге можно особенно не стараться сделать слишком уж приспособленных особей, достаточно, чтобы они соответствовали формату особей популяции, и на них можно было подсчитать функцию приспособленности (Fitness). Итогом первого шага является популяция H, состоящая из N особей.

Размножение (Скрещивание)

Размножение в генетических алгоритмах обычно половое — чтобы произвести потомка, нужны несколько родителей, обычно два.

Размножение в разных алгоритмах определяется по-разному — оно, конечно, зависит от представления данных. Главное требование к размножению — чтобы потомок или потомки имели возможность унаследовать черты обоих родителей, «смешав» их каким-либо способом.

Почему особи для размножения обычно выбираются из всей популяции H, а не из выживших на первом шаге элементов H0 (хотя последний вариант тоже имеет право на существование)? Дело в том, что главный бич многих генетических алгоритмов — недостаток разнообразия (diversity) в особях. Достаточно быстро выделяется один-единственный генотип, который представляет собой локальный максимум, а затем все элементы популяции проигрывают ему отбор, и вся популяция «забивается» копиями этой особи. Есть разные способы борьбы с таким нежелательным эффектом; один из них — выбор для размножения не самых приспособленных, но вообще всех особей.

Мутации

К мутациям относится все то же самое, что и к размножению: есть некоторая доля мутантов m, являющаяся параметром генетического алгоритма, и на шаге мутаций нужно выбрать mN особей, а затем изменить их в соответствии с заранее определёнными операциями мутации.

Отбор

На этапе отбора нужно из всей популяции выбрать определённую её долю, которая останется «в живых» на этом этапе эволюции. Есть разные способы проводить отбор. Вероятность выживания особи h должна зависеть от значения функции приспособленности Fitness(h). Сама доля выживших s обычно является параметром генетического алгоритма, и её просто задают заранее. По итогам отбора из N особей популяции H должны остаться sN особей, которые войдут в итоговую популяцию H'. Остальные особи погибают.

Генетические алгоритмы применяются для решения следующих задач:

  1.  Оптимизация функций
  2.  Оптимизация запросов в базах данных
  3.  Разнообразные задачи на графах (задача коммивояжера, раскраска, нахождение паросочетаний)
  4.  Настройка и обучение искусственной нейронной сети
  5.  Задачи компоновки
  6.  Составление расписаний
  7.  Игровые стратегии
  8.  Теория приближений
  9.  Искусственная жизнь
  10.  Биоинформатика (фолдинг белков)
  11.  

Пример тривиальной реализации на C++

Поиск в одномерном пространстве, без скрещивания.

#include <algorithm>

#include <iostream>

#include <numeric>

#include <cstdlib>

#include <ctime>

 

 

int main()

{

   ::std::srand((unsigned int)::std::time(NULL));

   const size_t N = 1000;

   int a[N] = { 0 };

   for ( ; ; )

   {

       //мутация в случайную сторону каждого элемента:

       for ( size_t i = 0 ; i < N ; ++i )

           if ( ::std::rand() % 2 == 1 )

               a[i] += 1;

           else

               a[i] -= 1;

       //теперь выбираем лучших, отсортировав по возрастанию...

       ::std::sort(a, a+N);

       //... и тогда лучшие окажутся во второй половине массива.

       //скопируем лучших в первую половину, куда они оставили потомство, а первые умерли:

       ::std::copy(a+N/2, a+N,    a);

       //теперь посмотрим на среднее состояние популяции. Как видим, оно всё лучше и лучше.

       ::std::cout << ::std::accumulate(a, a+N, 0) / N << ::std::endl;


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

73555. Українська історіографія в епоху Гетьманщини 177 KB
  Події від середини ХVІІ і до кінця ХVІІІ ст. – це період Національної революції, Гетьманщини і ліквідації автономного ладу України в складі Російської імперії. Національна революція, що почалася 1848 року, привела до утворення Української гетьманської держави. На червень 1652 року Україна фактично виборола незалежність
73556. Введение в высокотемпературную теплотехнологию и энергетику теплотехнологии 32.17 MB
  Возобновляемые источники энергии – энергия солнца ветра тепла земли естественного движения водных потоков а также энергия существующих в природе градиентов температур. Возобновляемые ТЭР основаны на использовании возобновляемых источников энергии: солнечного излучения энергии морей рек и океанов внутреннего тепла Земли воды и воздуха энергии естественного движения водных потоков и существующих...
73557. Методи розрахунку однофазних лінійних електричних кіл синусоїдного змінного струму при наявності двох і більше джерел живлення 668.5 KB
  Застосування символічного методу при розрахунку Іф кіл СЗС при наявності двох і більше джерел живлення. Методи вузлових і контурних рівнянь та контурних струмів. Методи вузлових потенціалів (двох вузлів) та суперпозиції. Метод еквівалентного генератора.
73558. Українська історіографія на початку національного відродження (кінець XVIII — перша половина XIX ст.) 97 KB
  Україна переживала з кінця XVIII століття складний етап своєї історії. Після поділу Польщі українські землі опинилися у складі двох імперій: Російської (80% території) і Австрійської. Суспільне життя краю характеризувалося кризою кріпосницького ладу, розгортанням російського визвольногопольського національно-визвольного та процесом українського національного відродження.
73559. Источники энергии высокотемпературных теплотехнологических установок 261 KB
  Классификация реакторов высокотемпературной теплотехнологической установки; Структурная схема теплотехнологического реактора; Схемы размещения источников энергии и движения дымовых газов в камерах (зонах) реакторов высокотемпературных технологических установок; Схема тепломассообмена в рабочем пространстве высокотемпературных теплотехнических установках;
73560. Розрахунок лінійних електричних кіл синусоїдного змінного струму методом провідностей 404.5 KB
  Визначення співвідношень опорів для перетворення схеми з послідовним зєднанням опорів в схему з їх паралельним зєднанням. Визначення співвідношень провідностей для перетворення схеми з паралельним зєднанням опорів в схему з їх послідовним зєднанням...
73561. Українська iсторiографiя другої половини ХIХ – початку ХХ століть 201 KB
  Народницький напрям в українськiй iсторiографiї сформувався в 40-вi роки ХIХ столiття. Вiн став домiнуючим у другiй половинi ХIХ ст. i поширився на першi десятилiття ХХ столiття. Його засновниками були Михайло Олександрович Максимович i Микола Iванович Костомаров, а, за висловом М.С.Грушевського, він сам був «останнiм могiканом» української народницької iсторiографii.
73562. Резонансні режими в лінійних електричних колах СЗС 757.5 KB
  Резонансом напруг Іф. ЛЕК СЗС називається такий режим роботи нерозгалуженого кола, що містить послідовно з’єднані активний, індуктивний і ємнісні опори, при якому повний опір кола набуває активного характеру, спади напруг на індуктивних і ємнісних опорах компенсують один одного, а повна напруга співпадає за фазою зі струмом.
73563. М.С. ГРУШЕВСЬКИЙ В УКРАЇНСЬКІЙ ІСТОРІОГРАФІЇ 101.5 KB
  Життя і науково-організаційна діяльність. Історіософія М. С. Грушевського. Історіографічна спадщина. «Історія України-Руси». Історичні школи М.С. Грушевського та їх значення.