VII. Параметри на GA


Вероятност за Кръстосване и Мутация

Има два основни параметъра на GA - вероятност за кръстосване и вероятност за мутация.

Вероятност за кръстосване показва колко често ще се извършва кръстосване. Ако няма кръстосване, поколението е точно копие на родителите. Ако има кръстосване, поколението е направено от части на родителските хромозоми. Ако вероятността за кръстосва не е 100%, тогава цялото поколение ще бъде направено чрез кръстосване. Ако е 0%, цялото ново поколение ще бъде направено от точно копие на хромозомите от старата популация (това не означава че новото поколение е същото!).
Кръстосването се извършва с надеждата че новите хромозоми ще имат добри части от старите хромозоми и може би новите хромозоми ще бъдат по-добри. Обаче добре е част от популацията да оцелее в следващото поколение.

Вероятност за мутация означава колко често части от хромозомата ще мутират. Ако няма мутация, поколението се взема след кръстосване (или копиране) без никакви промени. Ако е извършена мутация, част от хоромозомата е била променена. Ако вероятност та за мутация е 100%, цялата хромозома е била променена, ако е 0%, нищо не е било променено.
Мутацията е въведена за предпазване GA от попадане в локален екстремум, но не трябва да се появява твърде честно, защото тогава GA в действител ност ще се промени в произволно търсене.




Други параметри

Съществува и други параметри на GA. Един също важен параметър е размера на популацията.

Размер на популацията означава колко хромозоми се включват в популацията (в едно поколение). Ако има твърде малко хромозоми, GA ще има малки възможности за извършване на кръстосване и само малка част от пространството на търсене ще се изследва. От друга страна, ако хромозомите са твърде много, GA ще се забави. Изследванията показват че след някой лимит (който зависи главно от кодирането и проблема) не е изгодно да се увеличава размера на популацията, защото това няма да по-бързото разрешаване на проблема.

Някои препоръки за всичко параметри може да бъдат открити в една от следващите глави.

Пример
Тук е представен пример подобен на предишния. Но тук може да се опитат промяна във вероятността за кръстосване и мутация. Също може да се контролира прехвърлянето.
На графиката отдолу може да се види изпълнението на GA. Червеното е най-доброто решение, синьо е средна стойност (жизнеспособност) на цялата популация.
Опитайте промяна в параметрите и наблюдавайте как се държи GA.


Тук има аплет, но вашия browser не поддържа Java. Ако желаете да видите аплета, моля проверете изисквания за browser.

Въпрос: Ако бъде увеличена вероятността за мутация на 100%, GA ще започне да се държи много странно, близко до това ако вероятността за мутация е 0%. Знаете ли защо? Може да ползвате подсказка и ако още не знаете, погледнете отговора!



prev             next


(c) Marek Obitko, 1998
Bulgarian translation (c) Todor Balabanov
- Terms of use