Abstract

Niszowanie stanowi mechanizm, którego celem jest utrzymanie gorzej przystosowanych osobników tak, aby populacja była różnorodna (zawierała także osobniki przeciętne i słabiej przystosowane). Niszowanie prowadzi do utrzymania odpowiedniej liczby istniejących gatunków, zarówno tych bardziej licznych (lepiej przystosowanych), jak i tych mniej licznych (słabiej przystosowanych), a przez to zapobiega przedwczesnej zbieżności algorytmów. Poprzez odpowiednią modyfikację stopnia przystosowania lub rang osobników zwiększa się bowiem szansę przejścia do następnego pokolenia potomków z materiałem genetycznym gatunków z rzadkich populacyjnie niszy oraz zmniejsza się ową szansę gatunkom z gęstych niszy. W pracy proponuje się rozmaite formy niszowania wykorzystywanego w algorytmach ewolucyjnych szczególnie w zadaniach optymalizacji wielokryterialnej w celu zwiększenia ich zdolności optymalizacyjnych oraz podtrzymania jak największej różnorodności poszukiwanych rozwiązań. Rozważa się ciągłą i periodyczną metodę niszowania realizowaną w odniesieniu do funkcji przystosowania oraz rang osobników całej populacji lub tylko tzw. puli rodzicielskiej. W pracy prezentuje się również zastosowanie proponowanych metod do wielokryterialnej optymalizacji obserwatorów detekcyjnych.

Authors (2)