ASYMPTOTIC PROBABILISTIC GENETIC ALGORITHM


Cite item

Full Text

Abstract

This paper proposes the modification of probabilistic genetic algorithm, which uses genetic operators, influencing not particular solutions, but the probabilities distribution of solution vector components. This paper also compares reliability and efficiency of the basic algorithm and proposed modification using the set of test functions and the bank credit portfolio formation problem.

About the authors

P V Galushin

E S Semenkin

References

  1. Семенкин, Е. С. Вероятностные эволюционные алгоритмы оптимизации сложных систем / Е. С. Семенкин, Е. А. Сопов // Тр. Междунар. науч.-техн. конф. «Интеллектуальные системы» (AIS'05) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2005). В 3 т. Т. 1. М. : Физматлит, 2005.
  2. Компиляторы: принципы, технологии и инструментарий : пер . с англ . / А. В. Ахо , М. С. Лам, Р. Сети, Д. Д. Ульман. 2- е и зд. М. : Вильямс, 2008.
  3. Кнут, Д. Э. Искусство программирования. В 2 т. Т. 2. Получисленные методы : пер. с англ. / Д. Э. Кнут. 3-е изд. М. : Вильямс, 2007.
  4. Айвазян, С. А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных : справ. изд. / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. М. : Финансы и статистика, 1983.
  5. Пуртиков, В. А. Оптимизация управления формированием кредитного портфеля банка : дис. ... канд. техн. наук / В. А. Пуртиков. Красноярск, 2001.
  6. Michalewicz, Z. Evolutionary Algorithms for Constrained Parameter Optimization Problems /Z. Michalewicz, M. Schoenauer. Evolutionary Computation. 1996. № 4 (1). Р. 1-32.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2009 Galushin P.V., Semenkin E.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies