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 Thinking in Java. Edycja polska. Wydanie IV
149,00 zł
Python. Zacznij programować!
89,00 zł
ASP.NET Core 2.0. Wprowadzenie
−30%48,30 zł
Docker. Projektowanie i wdrażanie aplikacji
54,90 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

Stos (ang. Stack) – struktura danych, w której bezpośredni dostęp jest tylko do ostatnio dodanego elementu. Stos bywa określany także jako kolejka LIFO (z ang. Last In, First Out, czyli: ostatni na wejściu, pierwszy na wyjściu). Stos można sobie wyobrazić jako kilka rzeczy ułożonych „jedna na drugiej” – łatwo można wziąć tylko rzecz leżącą na samym wierzchu, gdyż pozostałe są przykryte.

→ Czytaj całość

Ten artykuł opisuje algorytm rozwiązujący problem wydawania reszty oparty na programowaniu dynamicznym. Algorytm ten daje gwarancję znalezienia rozwiązania optymalnego.

Istnieje również pewna modyfikacja tego algorytmu, która została opisana w osobnym artykule.

→ Czytaj całość

Wyznaczanie najkrótszej ścieżki – zagadnienie polegające na wyszkaniu w grafie takiej ścieżki łączącej dwa wierzchołki, której suma wag krawędzi jest jak najmniejsza.

W przypadku pesymistycznym do wyznaczenia optymalnej ścieżki z wierzchołka A do wierzchołka B konieczne jest wyznaczenie najkrótszych ścieżek z wierzchołka A do wszystkich pozostałych wierzchołków w grafie. Zagadnienie takie jest określane jako poszukiwanie najkrótszych ścieżek z jednego źródła. Do rozwiązywania tego zagadnienia można wykorzystać następujące algorytmy:

Nieco innym zagadnieniem jest poszukiwanie najkrótszych ścieżek pomiędzy każdą parą wierzchołków. W tym celu można wykorzystać algorytmy wymienione powyżej (wykonując je wielokrotnie, za każdym razem przyjmując inny wierzchołek źródłowy) lub algorytmy poszukujące od razu wszystkich ścieżek, takie jak:

Aby znalezienie najkrótszej ścieżki było możliwe, graf nie może zawierać ujemnych cykli osiągalnych z wierzchołka źródłowego. Jeśli taki cykl istnieje, to poruszając się nim „w kółko” cały czas zmniejszamy długość ścieżki. Dopuszczalne jest natomiast występowanie krawędzi o ujemnej wadze, choć nie wszystkie algorytmy dopuszczają ten przypadek.

Jeśli poszukujemy ścieżek o najmniejszej liczbie krawędzi (np. wtedy, gdy wszystkie krawędzie mają taką samą, dodatnią wagę), to zamiast powyższych algorytmów możemy skorzystać z prostego przeszukiwania grafu wszerz.

→ Czytaj całość
Polityka prywatnościKontakt