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

6.6.4. Опции репродуцирования.
Опции репродуцирования определяют способ формирования 
последующего поколения в Генетическом алгоритме. Имеются 
следующие опции: 

Elite count
– элитный номер, это число 
индивидуализированных объектов с наилучшей функцией пригодности 
для текущего поколения, которые гарантировано останутся 
неизменными для следующего поколения. Эти 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
386 
индивидуализированные объекты называются элитными дочерними 
объектами. Принимаемое по умолчанию значение 
Elite count
равно 2. 

В случае, когда значение величины Elite count равно 1, то 
наилучшее значение функции пригодности может только уменьшаться 
при переходе от одного поколения к следующему. Это как раз 
наиболее желательный случай, поскольку в Генетическом алгоритме 
происходит минимизация функции пригодности. Установка опции Elite 
count в виде большого числа заставляет наиболее приспособленные 
индивидуализированные объекты доминировать в семействе, что 
может снижать эффективность операции поиска. 

Crossover fraction – доля индивидуализированных объектов в 
следующем поколении, отличном от элитного дочернего, и которое 
формируется в операции Кроссовера (перекрещивания). В разделе 
Установка кроссоверной доли
 приводится описание как значение 
опции Crossover fraction оказывает влияние на эффективность работы 
Генетического алгоритма. 
6.6.5. Мутация и кроссовер
Индивидуализированные объекты используются в текущем поколении 
Генетического алгоритма в качестве дочерних объектов как основа для 
создания последующих поколений. Кроме элитных дочерних объектов, 
которые соответствуют индивидуализированным объектам текущего 
поколения с наилучшими значениями пригодности, данный алгоритм 
формирует: 

Кроссоверные дочерние объекты путем отбора векторных 
элементов или генов из пары индивидуализированных объектов 
текущего поколения с их последующей комбинацией формированием 
дочерних объектов. 

Мутационные дочерние объекты на основе использования 
стохастических операций для отдельно взятых индивидуальных 
объектах из текущего поколения и последующего формирования уже 
самих дочерних объектов. 
Оба этих процесса представляют собой сущность Генетического 
алгоритма. Операция кроссовера позволяет данному алгоритму 
выделять наилучшие гены из индивидуумов различного типа и затем 
производить их рекомбинацию в дочерние объекты потенциально 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
387 
высшего качества. Мутация служит дополнением к диверсификации 
семейства и, таким образом, увеличивает вероятность, что в алгоритме 
сгенерируются индивидуальные объекты с наилучшими значениями 
пригодности. Без операции мутации в алгоритме могут 
воспроизводиться только индивидуализированные объекты с генами, 
являющимися простой комбинацией начального семейства. 
Смотри раздел 
Создание следующего поколения
 как пример 
использования операций мутации и кроссовера в Генетическом 
алгоритме. 
В алгоритме имеется возможность установить следующие опции для 
задания числа дочерних объектов каждого типа: 

Значение