Niching mechanisms in evolutionary computations - Publication - Bridge of Knowledge

Search

Niching mechanisms in evolutionary computations

Abstract

Dozorowanie nisz stanowi mechanizm, którego celem jest utrzymanie gorzej przystosowanych osobników tak, aby populacja była różnorodna, zawierała odpowiednią liczbę istniejących gatunków, zarówno tych bardziej licznych, jak i tych mniej licznych, a przez to nie powodowała przedwczesnej zbieżności algorytmów ewolucyjnych. Efekt taki uzyskuje się poprzez odpowiednią modyfikację stopnia przystosowania lub rang osobników (zwiększa się szansę przejścia do następnego pokolenia potomków z materiałem genetycznym gatunków z rzadkich populacyjnie niszy oraz zmniejsza się ową szansę gatunkom z gęstych niszy). Niszowanie jest zatem szczególnie istotne w zadaniach optymalizacji wielokryterialnej w celu zwiększenia ich zdolności optymalizacyjnych oraz podtrzymania jak największej różnorodności poszukiwanych rozwiązań. W pracy proponuje się cztery formy niszowania (w odniesieniu do funkcji przystosowania oraz rang osobników całej populacji lub tylko tzw. puli rodzicielskiej) w dwu wariantach (ciągłym i periodycznym). Działanie oraz skuteczność proponowanych algorytmów zostały zweryfikowane na przykładzie abstrakcyjnych oraz inżynierskich (FDI) zadań wielokryterialnej optymalizacji.

Cite as

Full text

download paper
downloaded 28 times
Publication version
Accepted or Published Version
License
Creative Commons: CC-BY-NC-ND open in new tab

Keywords

Details

Category:
Articles
Type:
artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
Published in:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science no. 16, pages 59 - 84,
ISSN: 1641-876X
Language:
English
Publication year:
2006
Bibliographic description:
Kowalczuk Z., Białaszewski T.: Niching mechanisms in evolutionary computations// International Journal of Applied Mathematics and Computer Science. -Vol. 16., nr. nr 1 (2006), s.59-84
Verified by:
Gdańsk University of Technology

seen 137 times

Recommended for you

Meta Tags