Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie V
49,00 zł
Zrozum struktury danych. Algorytmy i praca na danych w Javie
−30%27,93 zł
Opus magnum C++11. Programowanie w języku C++ (komplet)
149,00 zł
Kwalifikacja EE.08. Montaż i eksploatacja systemów komputerowych, urządzeń peryferyjnych i sieci. Część 2. Systemy operacyjne. Podręcznik do nauki zawodu technik informatyk
37,95 zł
Kwalifikacja E.12. Montaż i eksploatacja komputerów osobistych oraz urządzeń peryferyjnych. Podręcznik do nauki zawodu technik informatyk
57,00 zł
Kwalifikacja E.14. Część 3. Tworzenie aplikacji internetowych. Podręcznik do nauki zawodu technik informatyk
37,95 zł

Algorytmy memetyczne

Algorytm memetyczny, schemat blokowy Schemat blokowy algorytmu memetycznego
2-opt przykład Przykład optymalizacji lokalnej z użyciem algorytmu 2-optymalnego

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 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.

Istnieją również algorytmy 3-optymalne i większe. W ogólnym przypadku tego typu algorytm lokalnej optymalizacji jest określany jako algorytm k-optymalny.

Bibliografia

  1. Yew-Soon Ong, Meng-Hiot Lim, Ning Zhu, Kok-Wai Wong, Classification of Adaptive Memetic Algorithms: A Comparative Study.
  2. D.S. Johnson, L.A. McGeoch, The Traveling Salesman Problem: A Case Study in Local Optimization (link) [dostęp: 3 czerwca 2017].
Ocena: 0 Tak Nie
Liczba głosów: 0.

Dodano: 3 czerwca 2017 11:15, ostatnia edycja: 26 czerwca 2017 18:50.

Zobacz też

Sortowanie – zagadnienie polegające na uporządkowaniu elementów zbioru rosnąco lub malejąco według pewnego klucza. Zagadnienie to, ze względu na częstość występowania, jest bardzo istotne dla informatyki. Istnieje wiele różnych algorytmów realizujących sortowanie.

→ Czytaj całość

Bogosort – bardzo słaby algorytm sortowania oparty na metodzie prób i błędów. Polega na ustawianiu elementów w losowej kolejności i sprawdzaniu, czy są posortowane. Średnia złożoność tego algorytmu jest rzędu silnia, a w przypadku pesymistycznym algorytm będzie działał w nieskończoność.

Algorytm występuje też w nieco ulepszonej wersji, w której nie sprawdza się wielokrotnie tego samego ustawienia. Wówczas algorytm daje gwarancję znalezienia rozwiązania, jednak jego złożoność czasowa nadal jest rzędu silnia (w przypadku pesymistycznym trzeba sprawdzić wszystkie permutacje zbioru).

Ze względu na bardzo dużą złożoność czasową bogosort nie nadaje się do praktycznych zastosowań. Istnieją proste w implementacji, a znacznie wydajniejsze algorytmy sortujące, np. sortowanie przez wstawianie.

→ Czytaj całość

Metoda Forda-Fulkersona – algorytm służący do wyznaczania maksymalnego przepływu. Jest to algorytm bardzo ogólny, dlatego często nie jest nazywany algorytmem, a metodą. Popularną implementacją tej metody jest algorytm Edmondsa-Karpa. Algorytm można opisać następująco:

  1. Wyznacz sieć residualną (opis sieci residualnej znajduje się w dalszej części artykułu).
  2. Znajdź w sieci residualnej dowolną ścieżkę powiększającą.
  3. Jeśli nie udało się wyznaczyć żadnej ścieżki powiększającej, zakończ działanie algorytmu.
  4. W przeciwnym razie zwiększ przepływ w sieci (w sposób opisany w dalszej części artukułu) i wróć do punktu 1.
→ Czytaj całość
Polityka prywatnościKontakt