Модифицированные генетические алгоритмы с применением нейронных сетей и вертикальных субпопуляций

Abstract

Представлены модифицированные генетические алгоритмы, предназначенные для повышения эффективности поиска решения стандартным генетическим алгоритмом. В первом подходе используется радиально-базисная нейронная сеть, которая аппроксимирует поверхность целевой функции. Нейронная сеть обучается по ходу оптимизации и используется для прогноза предположительно лучшего решения, которое добавляется в популяцию потомков ГА. Второй алгоритм предназначен для оптимизации целевых функций, представляющих собой суперпозицию функций меньшей размерности. Для этого популяция разбивается на вертикальные субпопуляции и проводится параллельная оптимизация каждой из вложенных в целевую функций. Результаты тестов подтвердили эффективность обоих предложенных алгоритмов.