Играя с генетическим алгоритмом, я заметил, что если я выбираю случайное место пересечения вместо фиксированного для каждой операции пересечения, количество поколений, необходимое мне для получения правильного решения, будет намного меньше. У меня не было интуиции, стоящей за этим. Что творится? Почему случайное пересечение хромосом кажется более эффективным?
Почему добавление случайности к оператору кроссовера в ГА так сильно улучшает его?
comment
Вы упомянули, что при случайном пересечении вам нужно больше поколений, чтобы найти правильное решение, но вы говорите, что это более эффективно. Эти два утверждения противоречат друг другу.
- person Philippe Olivier schedule 29.03.2018
comment
Да, прости,. Я хотел выразить обратное.
- person Ruan Putka schedule 29.03.2018
Ответы (1)
По моему опыту, это зависит от проблемной области, которую вы пытаетесь решить, например, в TSP (задача коммивояжера) Мне нравится использовать эту комбинацию операторов, потому что они обычно находят хорошее решение за доступное время:
- Заказанный кроссовер (OX1)
- Мутация обратной последовательности (RSM)
- Элитный выбор
Но в других проблемах предметной области мы можем выбрать другие операторы для достижения лучших результатов, например, для Проблема с построителем функций:
- Кроссовер с тремя родителями
- Единая мутация
- Элитный выбор
Итак, я думаю, что более важным, чем случайность, является правильный набор операторов для целевой задачи.
person
giacomelli
schedule
29.03.2018
