Мутация (генетический алгоритм) - Mutation (genetic algorithm)

Часть серия на
Эволюционный алгоритм
Искусственное развитие Клеточный эволюционный алгоритм Культурный алгоритм Дифференциальная эволюция Эффективный фитнес Стратегия эволюции Гауссовская адаптация Эволюционная мультимодальная оптимизация Грамматическая эволюция Оптимизация роя частиц Меметический алгоритм Стратегия естественной эволюции Генетический алгоритм на основе промотора Алгоритм спиральной оптимизации
Генетический алгоритм
Хромосома Алгоритм клонального отбора Кроссовер Мутация Генетическая память Генетические нечеткие системы Выбор Алгоритм полета
Генетическое программирование
Декартово генетическое программирование Линейное генетическое программирование Программирование с несколькими выражениями Схема Eurisko Контрольный показатель паритета

Мутация это генетический оператор используется для поддержания генетическое разнообразие от одного поколения населения генетический алгоритм хромосомы к следующему. Это аналог биологической мутация. Мутация изменяет одно или несколько значений гена в хромосоме по сравнению с исходным состоянием. При мутации решение может полностью отличаться от предыдущего. Следовательно, GA может прийти к лучшему решению, используя мутацию. Мутация происходит в процессе эволюции в соответствии с определяемой пользователем вероятностью мутации. Эта вероятность должна быть низкой. Если он установлен слишком высоко, поиск превратится в простой случайный поиск.

Классический пример оператора мутации включает вероятность того, что произвольный кусочек в генетическая последовательность будет перевернут из исходного состояния. Распространенный метод реализации оператора мутации включает создание случайная переменная для каждого бита в последовательности. Эта случайная переменная сообщает, будет ли перевернут конкретный бит. Эта процедура мутации, основанная на биологическом точечная мутация, называется одноточечной мутацией. Другие типы - это инверсия и мутация с плавающей запятой. Когда кодирование гена является ограничительным, как в задачах перестановки, мутации представляют собой свопы, инверсии и скремблирования.

Целью мутации в GA является внесение разнообразия в выборку населения. Операторы мутации используются в попытке избежать локальные минимумы не позволяя популяциям хромосом становиться слишком похожими друг на друга, тем самым замедляя или даже останавливая сходимость к глобальному оптимуму. Это рассуждение также приводит к тому, что большинство систем GA избегают использования только сильнейший населения при генерации следующего поколения, а скорее выбор случайного (или полуслучайного) набора с взвешиванием в пользу тех, которые подходят.^[1]

Для разных типов генома подходят разные типы мутаций:

• Мутация битовой строки

Мутация битовых строк происходит в результате переворота битов в случайных положениях.

Пример:

1	0	1	0	0	1	0
				↓
1	0	1	0	1	1	0

Вероятность мутации бита равна ${ displaystyle { frac {1} {l}}}$, куда ${ displaystyle l}$ - длина двоичного вектора. Таким образом, скорость мутации ${ displaystyle 1}$ на мутацию и индивидуум, выбранный для мутации.

• Перевернуть бит

Этот оператор мутации берет выбранный геном и инвертирует биты (то есть, если бит генома равен 1, он изменяется на 0 и наоборот).

• Граница

Этот оператор мутации случайным образом заменяет геном на нижнюю или верхнюю границу. Это можно использовать для целочисленных генов и генов с плавающей запятой.

• Неоднородный

Вероятность того, что количество мутаций достигнет 0 в следующем поколении, увеличивается за счет использования оператора неоднородной мутации. Это предохраняет популяцию от застоя на ранних стадиях эволюции. Он настраивает решение на более поздних этапах эволюции. Этот оператор мутации можно использовать только для целочисленных генов и генов с плавающей запятой.

• Униформа

Этот оператор заменяет значение выбранного гена равномерным случайным значением, выбранным между заданными пользователем верхней и нижней границами для этого гена. Этот оператор мутации можно использовать только для целочисленных генов и генов с плавающей запятой.

• Гауссовский

Этот оператор добавляет к выбранному гену единичную распределенную по Гауссу случайную величину. Если оно выходит за пределы заданных пользователем нижних или верхних границ для этого гена, новое значение гена обрезается. Этот оператор мутации можно использовать только для целочисленных генов и генов с плавающей запятой.

• Сокращать

Этот оператор добавляет случайное число, взятое из распределения Гаусса, со средним значением, равным исходному значению каждой переменной решения, характеризующей исходный родительский вектор. ^[2]

Смотрите также

• Генетические алгоритмы

Рекомендации

Библиография

• Джон Холланд, Адаптация в естественных и искусственных системах, Пресса Мичиганского университета, Анн-Арбор, Мичиган. 1975 г. ISBN  0-262-58111-6.