Вибір оптимального числа поколінь в генетичних алгоритмах з бінарно-дійсним кодуванням рішень

Автор(и)

  • Александр Евгеньевич Мочалин Київська державна академія водного транспорту імені гетьмана Петра Конашевича-Сагайдачного, вул. Фрунзе 9, м. Київ, Україна, 04071, Україна https://orcid.org/0000-0002-1326-0181

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2015.51612

Ключові слова:

генетичний алгоритм, бінарне-дійсне кодування, критерій зупинки, оптимізація

Анотація

Розглянуті та проаналізовані основні найбільш вживані критерії зупинки роботи генетичних алгоритмів. Представлено новий критерій зупинки, який може використовуватися при переході з одного типу кодування на інший тип у генетичних алгоритмах з бінарно-дійсним кодуванням рішень. Проведено дослідження ефективності використання нового критерію зупинки, показано його переваги над існуючими.

Біографія автора

Александр Евгеньевич Мочалин, Київська державна академія водного транспорту імені гетьмана Петра Конашевича-Сагайдачного, вул. Фрунзе 9, м. Київ, Україна, 04071

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформаційних технологій

Посилання

  1. Gill, F., Miurrei, U., Rait, M. (1985). Prakticheskaia optimizatsiia. Translated from English. Moscow: Mir, 509.
  2. Gladkov, L. A., Kureichik, V. V., Kureichik, V. M. (2006). Geneticheskie algoritmy. Moscow: FIZMATLIT, 320.
  3. Whitley, D. (1994, June). A genetic algorithm tutorial. Statistics and Computing, Vol. 4, № 2, 65–85. doi:10.1007/bf00175354
  4. Holland, J. H. (1992). Adaptation in natural and artificial systems: An introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. Cambridge: A Bradford Book, 211.
  5. Mochalin, A. (2015). Binary-real coding of solutions in genetic algorithms. Technology Audit And Production Reserves, 3(2(23)), 41–45. doi:10.15587/2312-8372.2015.44992
  6. Le, K. H., Surkova, N. E., Ostrouh, A. V. (2014). Geneticheskie algoritmy v zadachah ratsional'noi organizatsii informatsionno – vychislitel'nyh protsessov. Avtomatizatsiia i upravlenie v tehnicheskih sistemah, 4, 82–99.
  7. Diaz-Gomez, P. A., Hougen, D. F. (2009). Three interconnected parameters for genetic algorithms. Proceedings of the 11th Annual conference on Genetic and evolutionary computation, 763–770. doi:10.1145/1569901.1570007
  8. Tuite, C., Agapitos, A., O'Neill, M., Brabazon, A. (2011). Early Stopping Criteria to Counteract Overfitting in Genetic Programming. Presented at the 13th Annual conference companion on Genetic and evolutionary computation. Dublin, Ireland, 203–204. doi:10.1145/2001858.2001971
  9. Bhandari, D., Murthy, C. A., Pal, S. K. (2012). Variance as a Stopping Criterion for Genetic Algorithms with Elitist Model. Fundamenta Informaticae, 120(2), 145–164. doi:10.3233/FI-2012-754
  10. Bertone, E., Alfonso, H., Gallard, R. (1999).Contrasting termination criteria for genetic algorithms. I Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacion. Argentina, 5.

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-09-22

Як цитувати

Мочалин, А. Е. (2015). Вибір оптимального числа поколінь в генетичних алгоритмах з бінарно-дійсним кодуванням рішень. Technology Audit and Production Reserves, 5(2(25), 40–45. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2015.51612

Номер

Розділ

Інформаційні технології: Оригінальне дослідження