Диплоидный генетический алгоритм со смертностью
Запропоновано метод удосконалення диплоїдного генетичного алгоритму оптимізації шляхом ймовірнісного обмеження тривалості життя особин. Середня тривалість життя особин визначається залежно від розміру популяції, виходячи з оцінки вартості заміщення Холдейна. Закон і параметри розподілу ймовірності с...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Дата: | 2011 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2011
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207317 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Диплоидный генетический алгоритм со смертностью / К.В. Махотило // Проблемы управления и информатики. — 2011. — № 3. — С. 138–150. — Бібліогр.: 23 назви. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Запропоновано метод удосконалення диплоїдного генетичного алгоритму оптимізації шляхом ймовірнісного обмеження тривалості життя особин. Середня тривалість життя особин визначається залежно від розміру популяції, виходячи з оцінки вартості заміщення Холдейна. Закон і параметри розподілу ймовірності смерті особини визначені за даними демографічної статистики. Показано ефективність методу при розв’язанні задач синтезу прямоспрямованих нейронних мереж.
The method of improvement of diploid genetic algorithm via probabilistic limitation of individual’s lifespan is offered. Mean lifespan of individual is determined depending on the population size based on Haldane’s substitution cost estimation. The individual death probability distribution law and parameters are determined based on demographic statistics data. It is shown the efficiency of proposed method for synthesis of feedforward neural networks.
|
|---|---|
| ISSN: | 0572-2691 |