Пт. Мар 1st, 2024

Эволюционные стратегии были предложены в 1970-х гг. в качестве стохастического метода нахождения глобального минимума функций многих переменных суть которого состоит в следующем.

Из случайных векторов решения задачи мно­гокритериальной оптимизации— размерность пространства параметров оптимизации, формируется на­чальная популяция объектов эволюции, над которыми выполня­ются следующие действия.

  1. Из решений х формируются новые объекты — потомки путем сложения каждой компоненты  со случайной переменной  имеющей нормальный закон распределения с нулевым математическим ожиданием.
  2. Вычисляются значения целевой функции  и осуществляется выбор наилучшего (минимального) решения, ко­торое отбирается в новую популяцию.
  3. Процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигну­ то приемлемое решение.

Каждый объект в популяции характеризуется двумя вектора­ми — вектором решения и случайным вектором, модифицирую­щим это решение. Случайный вектор характеризуется вектором дисперсии, который хранится в процессе поиска, и может быть дополнен корректирующим вектором, ускоряющим сходимость алгоритма. Значение  моделирует величину шага изменения па­раметров, выбираемую случайным образом. В общем случае  может принимать любые значения, однако в схеме моделирова­ния эволюционных механизмов величина  отражает интенсив­ность мутаций «родителя» и поэтому не слишком велика.

Сово­купность полученных точек составляет очередное поколение ре­шений, которые оцениваются по значениям минимизируемой функции F(X). В результате отбора одни особи гибнут, а другие живут и размножаются. Эту простую схему легко усовершенство­вать, вводя по аналогии с естественными закономерностями за­висимость числа порождаемых потомков от значений функций ценности «родителей». Соответствующие эволюционные страте­гии поиска известны и широко используются на практике. Попу­ляции можно формировать следующими способами:
  • родителей порождают потомков, все решения борются за выживание и лучшие  объектов отбираются в следующую по­пуляцию;
  • время жизни объекта ограничено одной генерацией, т.е. родителей, произведя  потомков, погибают. За место в следую­ щей популяции соревнуются только  потомков, причем в дан­ ном способе должно выполняться условие(рекомендуемое соотношение Такой подход применим к задачам с изме­няющимся оптимумом и с зашумленными данными.

В эволюционных стратегиях используется оператор рекомби­нации (в эволюционном программировании, в отличие от эволю­ционных стратегий, рекомбинация не применяется), который аналогичен скрещиванию в генетических алгоритмах. При этом компоненты вектора «потомка» создаются из компонент векто­ров решений двух «родителей». Это можно сделать разными спо­собами, например:

  • компоненты вектора потомка выбираются случайным обра­зом из векторов родителей;
  • компоненты вектора потомка получаются как средние арифметические значения компонент обоих родителей, а затем к полученному потомку применяется оператор мутации.

В эволюционных стратегиях иногда применяется глобальная рекомбинация, при которой компоненты вектора каждого потом­ка случайным образом выбираются из векторов всей популяции родителей.

Следует отметить, что моделирование естественных процес­сов развития, в том числе и эволюции, было и остается одним из самых перспективных научных направлений.

Кроме описанных методов эволюционных вычислений, на основе естественных аналогий придуманы нейронные сети, предложены методы эво­люционного синтеза систем и методы эволюционно­го проектирования технических объектов. Особенностью подхо­дов, базирующихся на эволюционных аналогиях, является кон­траст между достаточно простым математическим аппаратом (по сравнению с другими методами) и впечатляющими результатами в области решения слабоструктурированных и плохо обусловлен­ных проблем.

Великий Гёте назвал природу «творцом всех творцов», поэто­му разработчикам ИИС еще предстоит очень многому у нее на­учиться.

Ads Blocker Image Powered by Code Help Pro

Обнаружен блокировщик рекламы! Пожалуйста, обратите внимание на эту информацию.

We\'ve detected that you are using AdBlock or some other adblocking software which is preventing the page from fully loading.

У нас нет баннеров, флэшей, анимации, отвратительных звуков или всплывающих объявлений. Мы не реализовываем эти типы надоедливых объявлений! Нам нужны деньги для обслуживания сайта, и почти все они приходят от нашей интернет-рекламы.

Пожалуйста, добавьте tehnar.info к вашему белому списку блокирования объявлений или отключите программное обеспечение, блокирующее рекламу.

Powered By
Best Wordpress Adblock Detecting Plugin | CHP Adblock