Лабораторная работа: Методы искусственного интеллекта

Цель работы: Реализовать генетический алгоритм, применив турнирный метод отбора.

Ход работы:

Генетический алгоритм представляет собой скрещивание особей для получения потомков. Потомки, в свою очередь, перенимая параметры родителей, образуют измененный вид для дальнейших селекций и выведения новых параметров вида.

При разработке алгоритма за начальные данные берутся 6 особей – хромосом. Каждая хромосома имеет 8 генов, представляющий собой 0 или 1.

Для проведения селекции проводится отбор в виде турнира, в котором 6 раз (количество хромосом, необходимых для селекции) из списка хромосом отбирается 3 случайных, после чего среди них выявляется хромосома с наивысшей приспособленностью (см. рисунок 1).

Рисунок 1 – Демонстрация турнирного отбора

После получения списка претендентов производится процесс скрещивания, представляющий собой обмен фрагментов массива генов между двумя родителями (см. рисунок 2)

Рисунок 2 – Демонстрация одноточечного скрещивания

В процессе селекции может возникать мутация, при которой у потомков может случайным образом изменяться один ген, в данном случае инвертирование значения гена.

Весь процесс повторяется до тех пор, пока не будет преодолён порог итераций или не будет выполнено условие отбора.