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: 2.
- Algorytmy genetyczne
- Algorytmy memetyczne
- Algorytmy zachłanne
- Symulowane wyżarzanie
Dodano: 3 czerwca 2017 11:15, ostatnia edycja: 1 maja 2020 16:13.
Zobacz też
Algorytmy zachłanne (ang. greedy algorithms) – algorytmy podejmujące w każdym kroku taką decyzję, która w danej chwili wydaje się najkorzystniejsza. Inaczej mówiąc, algorytmy zachłanne dokonują zawsze wyborów lokalnie optymalnych licząc, że doprowadzi to do znalezienia rozwiązania globalnie optymalnego. W ogólnym przypadku algorytmy zachłanne nie zawsze znajdują rozwiązanie optymalne. Są one zatem podzbiorem algorytmów heurystycznych. Jednocześnie są to algorytmy deterministyczne – nie ma w nich losowości.
Bardzo prostym przykładem algorytmu zachłannego może być szukanie najwyższego punktu na określonym obszarze poprzez przesuwanie się zawsze w kierunku największego nachylenia (nigdy się nie cofając ani nie rozpatrując kilku wariantów drogi). Jak widać, w ten sposób prawdopodobnie dojdziemy do wierzchołka położonego najbliżej od punktu początkowego, który niekoniecznie będzie najwyższym.
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.
Algorytm memetyczny – algorytm będący połączeniem algorytmu genetycznego i metod lokalnej optymalizacji. Czasami określany również jako hybrydowy algorytm ewolucyjny.