CC BY
31
Известия ТРТУ_____________________________________________Специальный выпуск
перспективных вычислительных технологий - генетических алгоритмов и искусственных нейронных сетей - позволит эффективно решать задачу прогнозирования поведения динамической системы в рамках эволюционной парадигмы.
УДК 321. 3
И.А. Шкамардин
ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ С ПРЕДСТАВЛЕНИЕМ ПЕРЕМЕННОЙ
ДЛИНЫ*
В настоящее время существуют реальные задачи, в которых стандартные эволюционные методы вычисления могут не давать желаемых результатов. Для решения этих задач необходимо применение новых методов, обеспечивающих большую . -нием переменной длины (УЪЯ).
УЪЯ используют генотипы, эффективная длина которых изменяется в течение , . -тивной длины генотипа - это не длина структуры данных, используемой в пред, , -вания для того, чтобы создать фенотип. Новая форма представления хромосомы обеспечивает больше гибкости, чтобы отобразить некоторые структуры, которые являются решениями для широкого диапазона задач поиска. Хромосома определяется как последовательность генов, подобно естественной копии. Ген в свою очередь определен как последовательность позиций хромосомы или прилегающих ( ), -бенности в фенотипе. Следующее уравнение описывает эту модель: О = ^( ) . В этом уравнении gi представляет сп ецифический ген, I =
1..., п; п - общее количество генов в хромосоме; а Mi может принимать значения 0 или 1. Ген gi может быть представлен как цело численный или вещественный вектор. М - двоичный вектор, который определяет положение активации каждого гена gi^. если М{ равняется 1, то его связанный ген gi активизируется; и, наоборот, если Mi равняется 0, то его связанный ген gi является неактивным. Таким образом, предлагается модель этой хромосомы как двойной строки - главной, составленной из совокупности генов, и вспомогательной двоичной строки М. Первая называется главная строка, а вторая - именуется маска активации. Здесь вводится новый ге, . -п
мосомы определяется переменной т = ^ М1 и представляется общим количест-
I=1
вом активных генов. Тогда можно определить еще одну переменную I = п - т, которая отвечает за общее количество неактивных генов. Значение п сохраняется постоянным, тогда как значения т и I изменяются по поколениям, а также в пределах одной популяции.
Благодаря использованию представления переменной длины, генетический алгоритм имеет теперь средства для нахождения желаемого размера решения.
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке программы развития научного потенциала высшей школы 2006-2008 годы (проекты РНП.2.1.2.2238, РНП 2.1.2.3193)
