Algorytmy genetyczne

Tutorial
Na ten temat mamy również tutorial „Problem komiwojażera, algorytm genetyczny”, który ilustruje działanie algorytmu krok po kroku. Zapraszamy do zapoznania się z nim!
Algorytm genetyczny, schemat blokowy (1) Schemat blokowy algorytmu genetycznego
REKLAMA

English 4 IT. Praktyczny kurs języka angielskiego dla specjalistów IT i nie tylko
−40%29,94 zł
Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie VI
−40%35,40 zł

Algorytm genetycznymetaheurystyka inspirowana biologiczną ewolucją.

Pojęcie algorytmu genetycznego nie jest powiązane z żadnym konkretnym problemem obliczeniowym, algorytm ten może być wykorzystywany do rozwiązywania różnych problemów. Algorytm genetyczny nie próbuje rozwiązywać problemu w sposób analityczny, ale próbuje uzyskać jak najlepsze rozwiązania poprzez wybieranie jak najlepszych cech rozwiązań z określonej puli. Implementując algorytm genetyczny należy przedstawić potencjalne rozwiązanie problemu w postaci jakiejś struktury danych, a następnie zdefiniować operacje krzyżowania, mutacji i selekcji. Zakładamy, że z każdym kolejnym pokoleniem rozwiązania występujące w populacji będą coraz lepsze.

Operacje

Utworzenie populacji początkowej

Na początku działania algorytmu trzeba utworzyć populację początkową. Najczęściej polega to na utworzeniu pewnej liczby zupełnie losowych rozwiązań (określanych jako osobniki).

Sposób kodowania rozwiązania (osobnika) nie jest określony, zależy on od konkretnego problemu do rozwiązania. Klasycznym podejściem jest kodonie binarne, czyli przedstawienie osobnika za pomocą ciągu zer i jedynek. Wówczas wartość 1 może oznaczać obecność jakiegoś elementu w rozwiązaniu, a 0 jej brak. Innym popularnym rozwiązaniem jest ciąg liczb naturalnych. Takie rozwiązanie znajduje zastosowanie między innymi w przypadku problemu komiwojażera, gdzie kolejność liczb oznacza kolejność odwiedzania punktów na trasie.

Ocena jakości

Algorytm genetyczny musi mieć funkcję oceny jakości rozwiązania pozwalającą określić, które rozwiązanie jest lepsze. Funkcja ta jest określana jako funkcja oceny lub funkcja przystosowania.

Krzyżowanie

Operacja krzyżowania polega na utworzeniu potomka (lub potomków) na podstawie dwóch wybranych elementów populacji. Potomek zawiera w sobie część cech jednego rodzica, a część drugiego. W przypadku kodowania binarnego najprostszym rozwiązaniem jest skopiowanie części ciągu z jednogo rodzica, a pozostałej części z drugiego. Jeśli osobniki zakodowane są za pomocą ciągu liczb, można stosować następującą metodę krzyżowania: część rozwiązania jest kopiowana z jednego rodzica, a następnie brakujące liczby są wstawiane w takiej kolejności, w jakiej wystąpowały w drugim rodzicu.

Mutacja

Operacja mutacji polega na dokonaniu losowej zmiany w którymś z osobników. Operacja ta powinna być stosowana stosunkowo rzadko (mutacji powinno podlegać znacznie mniej osobników, niż krzyżowaniu). W kodowaniu binarnym mutacją możę być zamiana losowego bitu na przeciwny, a w kodowaniu za pomocą ciągu liczb np. zamiana miejscami dwóch elementów.

Selekcja

Celem selekcji jest usunięcie z populacji rozwiązań słabych, a pozostawienie dobrych, które będą podlegały krzyżowaniu. W trywialnym przypadku może być zrealizowane po prostu przez pozostawienie określonej liczby najlepszych rozwiązań (osobników) i usunięcie pozostałych. Zazwyczaj selekcja jest bardziej złożona – prawdopodobieństwo zostania rodzicem zależy od oceny jakości osobnika, jednak nawet w przypadku słabych osobników nie jest ono zerowe.

Warunek stopu

Algorytm musi mieć zdefiniowany moment, w którym ma zakończyć swoje działanie. Najprostszym rozwiązaniem jest określenie liczby iteracji (pokoleń). Po zakończeniu działania algorytmu najlepszy osobnik z populacji jest zwracany jako wynik. Warunkiem stopu może być również ocena jakości najlepszego osobnika w populacji.

Zobacz też

Bibliografia

  • A. Debudaj-Grabysz, S. Deorowicz, J. Widuch, Algorytmy i struktury danych. Wybór zaawansowanych metod, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2012, ISBN 9788373359383.
Ocena: 0 Tak Nie
Liczba głosów: 0.

Dodano: 1 maja 2017 18:57, ostatnia edycja: 30 stycznia 2019 15:40.

REKLAMA

Zobacz też

Kolejka (ang. Queue) – struktura danych, w której elementy pobierane są z początku, a dodawane na końcu. Z kolejki można zatem pobrać tylko ten element, który był dodany najwcześniej. Kolejka bywa określana również jako kolejka FIFO (z ang. First In, First Out), w odróżnieniu od kolejki LIFO, czyli stosu.

→ Czytaj całość

Notacja dużego O – notacja przedstawiająca asymptotyczne tempo wzrostu, wykorzystywana do zapisywania złożoności obliczeniowej algorytmu. Za pomocą tej notacji zapisywany jest rząd wielkości funkcji wyrażającej liczbę operacji dominujących (w przypadku złożoności czasowej) lub rozmiar wymaganej pamięci (w przypadku złożoności pamięciowej) w zależności od liczby danych wejściowych.

Wykorzystując notację dużego O nie podajemy dokładnego wzoru funkcji, a jedynie jej najbardziej znaczący składnik, w dodatku z pominięciem stałego współczynnika. Przykładowo, funkcję postaci f(n)=5n2+20n+100 możemy zapisać jako O(n2). Zakładamy bowiem, że dla dostatecznie dużych n wpływ pomijanych elementów jest znikomy. Choć oczywiście dla małych n może się zdarzyć, że funkcja o gorszej złożoności będzie się wykonywała szybciej.

Weźmy dla przykładu funkcje f(n) = 1000n+2000 i g(n) = n2. Choć pierwsza funkcja ma pozornie bardzo duże stałe współczynniki, to dla n ≥ 1002 będzie ona przyjmowała wartości mniejsze. Im większe n, tym ta różnica będzie wyraźniejsza. Dla n = 10000 (w przypadku danych przetwarzanych komputerowo nie jest to wielka wartość) f(n) = 10002000 (ok. 10 mln), a g(n) = 100000000 (100 mln), czyli blisko 10 razy więcej.

Możliwe jest również wykorzystanie notacji dużego O dla funkcji wielu zmiennych. Wówczas zapis może wyglądać tak: O(v2e). Znajduje to zastosowanie np. dla algorytmów operujących na grafach, gdzie złożoność zależy zarówno od liczby wierzchołków, jak i liczby krawędzi w grafie.

→ Czytaj całość

Metoda z zastosowaniem przepływu blokującego – algorytm wyznaczający maksymalny przepływ w sieci przepływowej. W algorytmie tym przepływ zwiększany jest iteracyjnie, w każdej iteracji wyznaczony przepływ jest powiększany o przepływ blokujący w warstwowej sieci residualnej.

→ Czytaj całość
Polityka prywatnościKontakt