|

Сравнение эффективности некоторых модификаций алгоритма эволюционной стратегии

Авторы: Козов А.В.
Опубликовано в выпуске: #5(22)/2018
DOI: 10.18698/2541-8009-2018-5-309


Раздел: Математика | Рубрика: Вычислительная математика

Ключевые слова: сравнение эффективности, безусловная оптимизация, глобальная оптимизация, популяционный алгоритм, эволюционный алгоритм, коэволюционный алгоритм, эволюционная стратегия

Опубликовано: 07.05.2018

Представлены результаты сравнения эффективности стохастических поисковых методов глобальной оптимизации, рассмотрены некоторые известные модификации алгоритма эволюционной стратегии. Описаны базовый алгоритм и его модификации: (α + β)-алгоритм, (α + β)-алгоритм с самоадаптацией параметра ширины мутации, αβ-алгоритм, αβ-алгоритм с самоадаптацией параметра ширины мутации, коэволюционный алгоритм. Исследована эффективность указанных модификаций на одноэкстремальной овражной функции Розенброка и многоэкстремальной функции Растригина. Сравнение эффективности проведено по таким показателям, как достигнутое значение целевой функции, вероятность локализации глобального экстремума, число потребовавшихся испытаний. Результаты исследования могут быть использованы при выборе наиболее эффективного алгоритма оптимизации.


Литература

[1] Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Москва, Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014, 446 с.

[2] Карпенко А.П. Гибридные популяционные алгоритмы параметрической оптимизации проектных решений. Информационные технологии, 2013, № S12, с. 6–15.

[3] Андрусенко А.С., Карпенко А.П., Соколянский В.В., Ямченко Ю.В. Современные методы поисковой оптимизации в задаче определения параметров интеллектуального капитала. Москва, Спутник+, 2017, 101 с.

[4] Bäck T. Evolutionary algorithms in theory and practice: evolution strategies, evolutionary programming, genetic algorithms. Oxford university press, 1996, 314 p.

[5] Rechenberg I. Cybernetic solution path of an experimental problem. Royal Aircraft Establishment Transl., Farnborough, 1965, no. 1122, 24 p.

[6] Rechenberg I. Evolutionsstrategie Optimierung technischer Systeme nach Prinzipien der biologishen Evolution. Holzmann-Froboog, 1973, 170 p.

[7] Eiben Á.E., Hinterding R., Michalewicz Z. Parameter control in evolutionary algorithms. IEEE Transactions on evolutionary computation, 1999, vol. 3, no. 2, pp. 124–141.

[8] Bäck T. Self-adaptation in genetic algorithms. Proc. 1st European conf. on Artificial Life. MIT Press, 1992, pp. 263–271.

[9] Rosenbrock H. An automatic method for finding the greatest or least value of a function. The Computer Journal, 1960, vol. 3, no. 1, pp. 175–184.

[10] Растригин Л.А. Системы экстремального управления. Москва, Наука, 1974, 630 с.