ОБ ОДНОЙ МОДИФИКАЦИИ ВЕРОЯТНОСТНОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ СЛОЖНЫХ ЗАДАЧУСЛОВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлен новый алгоритм решения сложных задач условной оптимизации, построенный на базе вероятностного генетического алгоритма с прогнозом сходимости. Представлены результаты исследования эффективности подхода в сравнении со стандартным генетическим алгоритмом условной оптимизации.

Список литературы

  1. Holland, J. H. Adaptation in natural and artificial systems / J. H. Holland. Ann Arbor, MI : University of Michigan Press, 1975.
  2. Goldberg, D. E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning / D. E. Goldberg. Reading, MA : Addison-W esley , 1989.
  3. Сопов, Е. А. Вероятностный генетический алгоритм и его исследование // VII Королевские чтения. Т. 5. Самара : Изд-во Самар. науч. центра Рос. акад. наук, 2003. С. 38-39.
  4. Сопов, Е. А. О вероятностном генетическом алгоритме. Современные техника и технологии. В 2-х т. Т. 2 / Е. А. Сопов // Томск : Изд-во Томского политехн. ун-та, 2004. С. 197-199.
  5. Сопов, Е. А. Вероятностный генетический алгоритм с прогнозированием сходимости / Е. А. Сопов // Вестн. унив . комплекса . Красноярск : 2004. В ып 1 (15). С. 219-227.
  6. Сопов, Е. А. Программная реализация вероятностного генетического алгоритма решения сложных задач оптимизации / Е. А. Сопов // М., 2004. Зарегистрировано во Всерос. науч.-техн. информ. центре, № 50200400501.
  7. Michalewicz, Z. Genetic algorithms, numerical optimization and constraints / Z. Michalewicz // Proc. of the Sixth Intern. Conf. on Genetic Algorithms and their Applications, Pittsburgh, P A, 1995.
  8. Whitley , D. Building Better Test Functions / D. Whitley // Proc. of the Sixth Intern. Conf. on Genetic Algorithms and the ir Applications . Pittsburgh, P A , 1995. Р. 239-247.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Ворожейкин А.Ю., Гончар Т.Н., Панфилов И.А., Сопов Е.А., Сопов С.А., 2009

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах