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

 
 
Рис. 4.29. 
График функции 
f(
х
1
, х
2
) из примера 4.8. 
Эта функция двух переменных имеет несколько так называемых пиков. 
Ее контурный график изображен на рис.4.30. 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
199 
 
Рис. 4.30. 
Контурный график функции 
f(
х
1
, х
2
) из примера 4.8. 
Применяется генетический алгоритм с турнирной селекцией в 
подгруппах по две особи с одной точкой скрещивания; по умолчанию 
приняты значения вероятностей скрещивания 0,77 и мутации 0,0077, а 
также размерность популяции, равная 77. В точке (-1,4, 0,17) найден 
минимум, равный -1,907, а в точке
(-0,39, -0,99) - максимум, равный 5,638. Точнее говоря, при 
минимизации наилучшим решением оказалась хромосома со 
значениями фенотипов -1,4 и 0,17, для которой значение функции 
приспособленности составляет -1,907, а при максимизации - хромосома 
со значениями фенотипов -0,39 и
-0,99 со значением функции приспособленности 5,638. Динамика 
изменения 
значений 
функции 
приспособленности 
при 
последовательной смене поколений для случая минимизации показана 
на рис. 4.31-4.35, а для случая максимизации - на рис. 4.36-4.38. 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
200 
 
Рис.4.31. 
Графики, 
показывающие 
значения 
функции 
приспособленности для первых двух поколений в случае поиска 
минимума из примера 4.8. 
 
Рис.4.32. 
Графики, 
показывающие 
значения 
функции 
приспособленности для первых четырех поколений в случае поиска 
минимума из примера 4.8. 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
201