Стр. 61 - СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

59

Содержание

СИСТЕМЫИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

Число скрещиваний

задается исследователем как один из параметров

ГА. Количество потомков определяется выражением

.

4.

Применение оператора мутации

Далее совокупность пополняется заданным числом

"

мутантов". Предла-

гаемый в данной работе оператор мутации отличается от классического. Интен-

сивность изменений хромосом находится в зависимости от изменений характе-

ристик лучшей особи в течение последних поколений. Мутация заключается в

случайном выборе особи на основе рангового вероятностного отбора, описанно-

го в предыдущем пункте, и инвертировании значений определенного числа про-

извольных битов в ее хромосоме. Число инверсий

определяется как случай-

ное целое число из интервала

,

т.е. не может быть больше 10 и

равняется 1, если характеристики лучшей особи изменились при последней сме-

не поколений.

5.

Оценка популяции и формирование нового поколения

Особи новой совокупности, полученные в результате скрещиваний и мута-

ций, оцениваются, т.е. для них находятся значения неприспособленности

,

.

Далее данная совокупность объединяется с текущим

поколением, и производится сортировка по возрастанию неприспособленности.

Затем производится редукция объединенной совокупности с целью полу-

чить новое поколение исходного размера. При этом заданное число

элитных

особей с наименьшими оценками неприспособленности однозначно остается в

популяции. Из остальной части совокупности выбираются и удаляются

осо-

бей. Кандидат на удаление выбирается с использованием инверсного рангового

отбора, т.е. ранг рассчитывается по формуле:

.

(3.1.22)

Таким образом, оставшиеся в совокупности особи составляют новое поко-

ление

.

Счетчик поколений увеличивается на единицу. Оценка неприспо-

собленности лучшей особи

(

минимальная в популяции) является решением

задачи оптимизации на текущей итерации алгоритма. На данном этапе при вы-

полнении условий (

),

увеличивается на единицу.

6.

Новый этап эволюции (переход к шагу 2)

Особенностью разработанного ГА является участие особей текущего поко-

ления при формировании нового поколения наравне с потомками. Данный под-

ход применяется с целью увеличения числа рассматриваемых решений при от-

боре перспективных особей без дополнительных расходов времени на оценку

(

так как предки уже были оценены на предыдущей итерации). Это особенно ак-

c

N

2

c

N

m

N

inv

N

[1;

min( 1;10)]

t

∗

+

( )

t

j

E

C

1,...,

o

j

N

=

2

o

c

m

N N N

= +

e

N

o

N

4

o

i

N r i

= +

1

t

+

P

t

best

E

1

t

best

E E

−

=

t

∗