Лабораторная работа № 4 Решение оптимизационных задач с помощью генетических алгоритмов
Цель работы
Целью лабораторной работы является ознакомление с инструментальным средством Mendel, а также приобретение практического опыта использования генетических алгоритмов для решения оптимизационных задач.
1. Краткие теоретические сведения
Появление генетических алгоритмов (ГА) можно отнести к концу шестидесятых – началу семидесятых годов, когда они были впервые описаны в работе Дж. Холланда "Адаптация в природе и искусственных системах". Их общий смысл сводится к моделированию процесса эволюции. Как и в природе, задача алгоритма - отбор наиболее пригодных особей для дальнейшего участия в процессе воспроизводства и, таким образом, нахождение наиболее пригодного индивидуума-решения. Методы ГА эффективны при решении задач оптимизации, задач управления сложными динамическими объектами в условиях неопределенности.
При описании ГА используются определения заимствованные из генетики:
Популяция – конечное множество особей (индивидуумов), каждый индивидуум - эквивалент решения задачи.
Особи, входящие в популяцию, в генетических алгоритмах представляются хромосомами с закодированным в них множеством параметров задачи.
Хромосомы – упорядоченные последовательности генов.
Ген – атомарный элемент хромосомы, в ГА представлен в виде двоичных цифр (единица и нуль).
Генотип (структура) – набор хромосом данной особи.
Фенотип – набор значений, соответствующих данному генотипу.
Аллель – значение конкретного гена.
Локус (позиция) – место размещения данного гена в хромосоме. Множество позиций генов - Локи.
Функция приспособленности - представляет собой меру приспособленности данной особи в популяции, позволяет оценить степень приспособленности конкретных особей в популяции и выбрать из них наиболее приспособленные (т. е. имеющие наибольшие значения функции приспособленности) в соответствии с эволюционным принципом выживания “сильнейших”.
На каждой итерации ГА приспособленность каждой особи данной популяции оценивается при помощи функции приспособленности, и на этой основе создается следующая популяция особей, которая представляет собой множество потенциальных решений задачи. Очередная популяция в ГА называется поколением, а к вновь создаваемой популяции особей применяется термин “новое поколение” или “поколение потомков”.
Классический генетический алгоритм состоит из следующих этапов:
-
Инициализация – формирование исходной популяции, заключается в случайном выборе заданного количества хромосом (особей), представляемых в виде последовательности двоичных чисел.
-
Оценка приспособленности хромосом. Заключается в расчете функции приспособленности для каждой хромосомы популяции.
-
Проверка условия остановки алгоритма. Определяются условия завершения выполнения алгоритма. Алгоритм может быть остановлен по истечении определенного времени выполнения, либо после завершения заданного количества итераций. Остановка может произойти также в том случае, если работа алгоритма не приводит к улучшению уже достигнутого результата.
-
Селекция хромосом – заключается в выборе тех хромосом, которые будут участвовать в создании потомков для следующей популяции.
Среди методов селекции наиболее популярным является метод Рулетки. Метод Рулетки позволяет отбирать особей с помощью "запусков" рулетки. Колесо рулетки содержит по одному сектору для каждого члена популяции. В целом вся окружность колеса рулетки соответствует интервалу [0, 100]. Каждой хромосоме, обозначаемой для i=1,2,…, N (где N обозначает численность популяции) соответствует сектор колеса , выраженный в процентах согласно формулам (4.1) и (4.2)
(4.1)
(4.2)
При таком отборе члены популяции с более высокой приспособленностью будут чаще выбираться, чем особи с низкой приспособленностью.
Существуют и другие методы селекции, например, турнирный отбор, элитный отбор и т.д.
-
Применение генетических операторов. Этот этап позволяет сформировать следующую популяцию потомков от уже созданной родительской популяции. Различают два генетических оператора: оператор скрещивания и оператор мутации.
Скрещивание осуществляется следующим образом:
-
из родительской популяции случайным способом выбираются хромосомы и объединяются в пары.
-
для каждой отобранной пары разыгрывается позиция гена (локус), т. е. происходит обмен генами между двумя родительскими хромосомами, и в результате получается потомок, хромосома которого на позициях от 1 до состоит из генов первого родителя, а на позициях от до - из генов второго родителя или же потомок, хромосома которого на позициях от 1 до состоит из генов второго родителя, а на позициях до - первого родителя.
Оператор мутации с вероятностью изменяет значение гена на противоположное (с 0 на 1 или обратно на позиции m).
Хромосомы, полученные в результате применения указанных генетических операторов, образуют новую популяцию, и вся предшествующая популяция хромосом заменяется полученной.
-
Выбор наилучшей хромосомы. Лучшей считается хромосома с наилучшим значением функции приспособленности.