Algorytmy memetyczne
Algorytm memetyczny – algorytm będący połączeniem algorytmu genetycznego i metod lokalnej optymalizacji. Czasami określany również jako hybrydowy algorytm ewolucyjny.
Różnice między algorytmem genetycznym a memetycznym
W algorytmie genetycznym zadanie w ogóle nie jest rozwiązywane w sposób analityczny – liczymy, że mechanizmy ewolucji same znajdą dobre rozwiązanie. W przypadku algorytmów memetycznych wzbogacamy to podejście o pewne elementy analityczne.
Algorytm memetyczny oprócz operacji krzyżowania, mutacji i selekcji ma również operację lokalnej optymalizacji. Celem tej operacji jest zmodyfikowanie osobnika populacji tak, aby osiągnąć lepsze rozwiązanie. Do modyfikacji tej wykorzystuje się wiedzę specjalistyczną dla danego zagadnienia.
Przykład
Załóżmy, że mamy algorytm genetyczny służący do rozwiązywania problemu komiwojażera (możemy przyjąć, że został zaimplementowany tak, jak w samouczku zamieszczonym na naszej stronie). Aby zrobić na jego podstawie algorytm memetyczny, musimy zaimplementować operację lokalnej optymalizacji. Operacja ta będzie umieszczona między krzyżowaniem a selekcją.
Jako operację lokalnej optymalizacji możemy przyjąć algorytm 2-optymalny. Algorytm ten polega na usunięciu z cyklu dwóch krawędzi i zastąpieniu ich innymi krawędziami (tak, aby nadal był prawidłowy cykl). Dla n wierzchołków mamy złożoność obliczeniową o(n2). Po sprawdzeniu wszystkich par krawędzi wybieramy tę zamianę, która powoduje największe skrócenie trasy. Jeśli żadna z modyfikacji nie spowodowała skrócenia trasy, zostawiamy rozwiązanie pierwotne.
Elementy analityczne można również wprowadzić do generowania populacji początkowej. Oprócz rozwiązań zupełnie losowych, mogą się tam znaleźć rozwiązania wyznaczone za pomocą prostego algorytmu heurystycznego, jak np. algorytm najbliższego sąsiada.
Bibliografia
- Yew-Soon O., Meng-Hiot L., Ning Z., Kok-Wai W., Classification of Adaptive Memetic Algorithms: A Comparative Study, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), Volume 36, Issue 1, 2006, s. 141-152, DOI: 10.1109/TSMCB.2005.856143.
- D.S. Johnson, L.A. McGeoch, The Traveling Salesman Problem: A Case Study in Local Optimization, 1995 [Dostęp 2019-01-26].
Liczba głosów: 0.
- Algorytmy genetyczne
- Algorytmy memetyczne
- Algorytmy zachłanne
- Symulowane wyżarzanie
Dodano: 3 czerwca 2017 11:15, ostatnia edycja: 1 maja 2020 16:13.
Zobacz też
Graf – struktura składająca się ze zbioru wierzchołków oraz zbioru krawędzi. Grafy mają szerokie zastosowanie w informatyce, można za ich pomocą przedstawić wiele zagadnień.
Wyróżniamy grafy nieskierowane oraz grafy skierowane. W grafie nieskierowanym relacja sąsiedztwa jest symetryczna, tzn. krawędź łączy wierzchołki „w obie strony”. W grafie skierowanym krawędzie są „jednokierunkowe”. Krawędź grafu skierowanego zazwyczaj jest określana jako łuk.
Graf ważony (inaczej graf z wagami) to taki graf, w którym każdej krawędzi przypisana jest pewna wartość liczbowa. Wartość ta może oznaczać np. długość krawędzi lub jej przepustowość.
Ten artykuł opisuje algorytm zachłanny rozwiązujący problem wydawania reszty. Algorytm ten polega na wybieraniu zawsze największej dostępnej monety, tzn. takiej, która nie jest większa od kwoty pozostałej do wydania.
Algorytm nie zawsze znajduje rozwiązanie optymalne. Przykładowo, dla zbioru nominałów {1, 3, 4} i kwoty 6 algorytm użyje najpierw monety o nominale 4 (pozostaje do wydania kwota 2), potem monety o nominale 1 (pozostaje kwota 1) i jeszcze raz monety o nominale 1. Łącznie algorytm użyje więc trzech monet, podczas gdy rozwiązanie optymalne wymaga użycia tylko dwóch (dwie monety o nominale 3).
Algorytm Helda-Karpa (czasami określany jako algorytm Bellmana-Helda-Karpa) – algorytm służący do rozwiązywania problemu komiwojażera. Jest to algorytm dokładny oparty na programowaniu dynamicznym. Algorytm ma złożoność czasową O(n22n) i złożoność pamięciową O(n2n). Jest to co prawda złożoność gorsza od wielomianowej, ale algorytm ten jest znacznie lepszy od algorytmu sprawdzającego wszystkie warianty (złożoność czasowa O(n!)).