2.2. П
ОДБОР
ПАРАМЕТРОВ
И
ФУНКЦИЙ
Одним из важных этапов разработки алгоритма является подбор
параметров и функций для рассматриваемых эволюционных стратегий и
генетического алгоритма. Их подбор осуществлялся с использованием
стратегии (1 + 1) и проверялся на оставшихся.
В первую очередь была подобрана функция мутации, которая
свойственна эволюционным алгоритмам. Поскольку особь представлена в
виде
битового
вектора,
который
задает
соответствующее
декомпозиционное множество, то были рассмотрены соответствующие
функции.
Изначально была опробована функция одиночного инвертирования
бита, то есть среди всех битов случайно выбирается один и его значение
заменяется противоположным. Хоть эта функция и является простой и
23
очевидной, с помощью неё были построены неплохие декомпозиционных
множества, с которых можно было начать исследование. Следующей была
функция равномерной мутации, также известная как bit-flip mutation
. Ее
принцип тоже довольно прост: каждый бит вектора инвертируется с
некоторой вероятностью. Часто эта вероятность равна
, где l – длина
l
1
соответствующего вектора. Математическое ожидание числа измененных
битов в данном случае будет равно одному. Главное отличие в том, что
первая функция изменяет один и только один бит за раз, а вторая, в свою
очередь, с ненулевой вероятностью может изменить два и даже три бита за
раз. Благодаря этому, появляется вероятность перейти из одного
локального пространства в другое. Поскольку эта вероятность довольно
мала, то такой переход будет происходить редко. Он будет полезен в
случае долгого простаивания в одной из точек пространства.
Для рассматриваемой задачи специфичен довольно быстрый спуск
на первых итерациях до определенного значения. После этого алгоритм
пытается улучшить построенное декомпозиционное множество и зачастую
долго простаивает в какой либо точке. Описанная выше функция мутации
bit-flip хорошо подходит для решаемой задачи. А также доказала свою
эффективность в ходе проведения экспериментов.
Важным параметром является размер выборки, на котором
рассчитывается значение оценочной функции. От его величины зависит
точность значения, полученного при вычислении оценочной функции.
Было экспериментально установлено, что довольно хорошие оценки
достигаются при значениях порядка нескольких сотен. Для проведения
дальнейших экспериментов был выбран объем выборки, равный 1000. Но
дальнейшие исследования показали, что при подсчете значений на
некоторых декомпозиционных множествах будет достаточно и небольшой
24
выборки. Рассмотрению данного вопроса посвящен четвертый
Do'stlaringiz bilan baham: |