Дискретно-непрерывная математика. Кн. 0 : Алгоритмы. Ч. Генетические алгоритмы

Рис. 
4.3
. 
Графики, 
показывающие 
значения 
функции 
приспособленности для первых четырех поколений в генетическом 
алгоритме программы 
FlexTool 
из примера 4.3. 
Более темная линия на втором графике иллюстрирует изменение 
«наихудшего» значения функции приспособленности в популяции при 
последовательной смене поколений. На оси ординат обоих графиков 
указаны значения функции приспособленности 
(fitness value). 
На оси 
абсцисс второго графика указаны номера поколений, которые 
соответствуют числам на оси абсцисс первого графика, умноженным 
на размерность популяции, т.е. на 21.
Из графиков видно, что «наилучшая» хромосома в первом и втором 
поколениях характеризуется значением функции приспособленности, 
близким к 20. В то же время значение функции приспособленности 
«наихудшей» хромосомы примерно равно -5. В четвертом поколении 
это значение приблизилось к -4, а значение функции при-
способленности «наилучшей» хромосомы возросло до 70. В нижней 
правой части рис. 4.3 показаны значения параметра задачи, т.е. пе-
ременной 
х
со значениями в интервале от -1 до 2; другими словами, это 
фенотипы, соответствующие отдельным хромосомам рассматриваемой 
популяции. Заметно, что популяция характеризуется значительным 
разнообразием. На рис. 4.4 популяция более однородна, а на рис. 4.5 
зафиксировано только одно значение параметра, равное 0,3; это 
означает, что все хромосомы в популяции равны между собой. 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
181 
 
Рис. 
4.4. 
Графики, 
показывающие 
значения 
функции 
приспособленности с третьего по восьмое поколение в генетическом 
алгоритме программы