Microsoft Word Книга иис мггу 1 Print doc

Шаг 3 – Формирование генотипа потомка.
С вероятностью 
Р
с
произвести над генотипами выбранных родителей кросcовер. Выбрать с 
вероятностью 0,5 один из результатов и его как 
1
A
(
t
). Последовательно 
применить к 
1
A
(
t
) оператор инверсии (с вероятностью 
Р
i
), а затем мутации (с 
вероятностью 
Р
m
). Полученный генотип потомка сохранить как 
A
’
(
t
). 
Рисунок 18.4 - Репродуктивный план Холланда 

---

193 
Шаг 4 – Отбор особи на элиминирование и замена ее потомком.
С 
равной вероятностью 1/М для всех 
h

ζ
M
определить случайным образом 
номер 
j
(
t
) особи в популяции, которую заместит потомок. Обновить текущую 
популяцию 
B
(
t
) путем замены 
A
i
(
t
)
(
t
) на 
A
’
(
t
). 
Шаг 5 – Определение приспособленности потомка.
Вычислить 
приспособленность потомка 
μ
Е
(
A’
(
t
)). Обновить вектор приспособленности 
особей 
v
(
t
) и значение средней приспособленности 
 
ˆ
t

. 
Шаг 6 – 
перейти к шагу 2.
18.3 Достоинства и недостатки генетических алгоритмов 
К недостаткам ГА следует отнести следующие: 
- 
не гарантирует обнаружения глобального решения за приемлемое 
время; 
- 
не 
гарантируют 
того, 
что 
найденное 
решение 
будет 
оптимальным. 
В случаях, когда задача может быть решена специально разработанным 
для нее методом, практически всегда такие методы будут эффективнее ГА 
как по быстродействию, так и по точности найденных решений. 
Тем ни менее ГА применимы для поиска «достаточно хорошего» 
решения задачи за «достаточно короткое время». 
ГА представляют собой 
разновидность алгоритмов поиска и имеют преимущества перед другими 
алгоритмами при очень больших размерностях задач и отсутствия 
упорядоченности в исходных данных,
когда альтернативой им является метод 
полного перебора вариантов.