АЛГОРИТМЫ ГЕНЕРАЦИИ ДЕРЕВЬЕВ ДЛЯ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПОИСКА

Макарычев Петр Петрович, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой математического обеспечения и применения ЭВМ, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), makpp@yandex.ru
Слепцов Николай Владимирович, кандидат технических наук, доцент, кафедра менеджмента, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), nbs_nbs@km.ru

681.3.01:681.3.05

Актуальность и цели. Применение эволюционных методов вычислений по-зволяет эффективно решать широкий круг слабоформализуемых задач. При этом эволюционные вычисления требуют комплексного решения ряда про-блем, в число которых входит генерация структур решений, что обусловливает актуальность рассматриваемых вопросов.
Материалы и методы. Генетическое программирование – эволюционный метод оптимизации, который генерирует функциональные программы решения конкретных задач. Обычно программы формируются в виде дерева, интерпре-тируемого как s-выражение языка LISP. Массовая генерация программ/деревьев при каждом цикле эволюционного моделирования предъявляет к ка-честву алгоритмов генерации достаточно высокие требования по скорости, размеру дерева и вероятностным характеристикам узлов. Предложенные алго-ритмы сочетают свойства высокоэффективных с точки зрения генерации структур решений с обеспечением повышенной устойчивости генетического моделирования.
Результаты и выводы. Предлагаются новые алгоритмы, которые обеспечи-вают создание однородно распределенных структур и более низкую вычисли-тельную сложность и управление их характеристиками на основе данных поль-зователя.

Ключевые слова

генетическое программирование, популяция, генерация дерева, мутация, рост дерева.

 Скачать статью в формате PDF

1. Энгельгардт, В. В. Генетический алгоритм структурно-параметрической идентификации линейных динамических систем с помехами на входе и выходе / В. В. Энгельгардт // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2013. – № 4 (28). – С. 5–15.
2. Chellapilla, K. Evolving Programming with Tree Mutations: Evolving Computer Programs without Crossover / K. Chellapilla, J. Koza // Genetic Programming 1997: Proceedings of the Second Annual Conference (GP97). – San Fransisco : Morgan Kaufmann, 1997. – Р. 431–438.
3. Luke, S. A Revised Comparison of Crossover and Mutation in Genetic Programming / S. Luke and L. Spector // Genetic Programming 1998: Proceedings of the Third Annual Conference (GP98). – San Fransisco, CA : Morgan Kaufmann, 1998. – Р. 208–213.
4. Luke, S. ECJ: A Java-based evolutionary computation and genetic programming sys-tem / Luke Sean. – URL: http://www.cs.umd.edu/projects/plus/ecj/, 2000.