Личный кабинет
Подробное описание документа
Шерстнев П. А.
SelfCSHAGA: самоконфигурируемый генетический алгоритм оптимизации с адаптацией на основе истории успеха / Шерстнев П. А., Семенкин Е. С. // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2025. - № 2. -
Скачать документ
Рассмотрена проблема повышения эффективности генетических алгоритмов оптимизации за счет применения методов самонастройки, которые изменяют параметры и поведение алгоритма в процессе поиска решения. Приведен обзор актуальных и наиболее эффективных методов самонастройки и адаптации, в рамках которого выделены их преимущества и недостатки. Предложен новый алгоритм, позволяющий объединить лучшие стороны отдельных методов. Он представляет собой расширенную версию SHAGA с усовершенствованной процедурой скрещивания, которая позволяет адаптировать его интенсивность, применять селективное давление на данном этапе и использовать многородительское скрещивание. Предложены различные варианты оператора скрещивания и метод самоконфигурирования генетических операторов на основе SelfCEA, который динамически корректирует вероятности их применения в зависимости от успешности. Предложенный алгоритм протестирован с применением статистических критериев для проверки значимости различий результатов и сравнения с другими подходами в задачах оптимизации с вещественными и булевыми переменными. В результате тестирования новый генетический алгоритм продемонстрировал более высокую эффективность и значительное улучшение надежности в большинстве тестовых задач Работа выполнена при поддержке Минобрнауки России в рамках государственного задания в сфере науки (проект № FEFE-2023-0004) Просьба ссылаться на эту статью следующим образом: Шерстнев П.А., Семенкин Е.С. SelfCSHAGA: самоконфигурируемый генетический алгоритм оптимизации с адаптацией на основе истории успеха. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2025, № 2 (151), с. 122–139. EDN: TSKBOX
Статья опубликована в следующих изданиях
№ 2. - 2025.
