Курсовая работа: Генетические алгоритмы
Целью данной курсовой работы является разработка электронного пособия, в котором поэтапно описывается решение задачи о нахождении кратчайшего маршрута в существующей системе дорог.
Задачи:
1. проанализировать возможности генетических алгоритмов;
2. изучить особенности генетических алгоритмов;
3. создание электронного пособия по основам генетических алгоритмов;
ГЛАВА 1: ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ
1.1. Естественный отбор в природе
“XIX веке Чарльз Дарвин совершил кругосветное плавание, собирая информацию для теории эволюции на основе естественного отбора, при котором выживает сильнейший. Мог ли он предполагать, что сто лет спустя математики будут использовать эту теорию для решения задачи об оптимальном маршруте кругосветного путешествия с остановками на многих маленьких островах?..”
Автор: РОСС КЛЕМЕНТ
Опубликовано в журнале "Компьютерра" №11 от 16 марта 1999 года
Ключевую роль в эволюционной теории играет естественный отбор. Его суть состоит в том, что наиболее приспособленные особи лучше выживают и приносят больше потомков, чем менее приспособленные. Заметим, что сам по себе естественный отбор еще не обеспечивает развитие биологического вида. Поэтому очень важно понять, каким образом происходит наследование, то есть как свойства потомка зависят от свойств родителей.
Основной закон наследования интуитивно понятен каждому - он состоит в том, что потомки похожи на родителей. В частности, потомки более приспособленных родителей будут, скорее всего, одними из наиболее приспособленных в своем поколении. Чтобы понять, на чем основано это сходство, нужно немного углубиться в построение естественной клетки - в мир генов и хромосом [4].
Почти в каждой клетке любой особи есть набор хромосом, несущих информацию об этой особи. Основная часть хромосомы - нить ДНК, определяющая, какие химические реакции будут происходить в данной клетке, как она будет развиваться и какие функции выполнять. Ген - это отрезок цепи ДНК, ответственный за определенное свойство особи, например за цвет глаз, тип волос, цвет кожи и т.д. При размножении животных происходит слияние двух родительских половых клеток и их ДНК взаимодействуют, образуя ДНК потомка. Основной способ взаимодействия - кроссовер (cross-over, скрещивание). При кроссовере ДНК предков делятся на две части, а затем обмениваются своими половинками.
При наследовании возможны мутации из-за радиоактивности или других влияний, в результате которых могут измениться некоторые гены в половых клетках одного из родителей. Измененные гены передаются потомку и придают ему новые свойства. Если эти новые свойства полезны, они, скорее всего, сохранятся в данном виде - при этом произойдет скачкообразное повышение приспособленности вида. Впервые подобный алгоритм был предложен в 1975 году Джоном Холландом (John Holland) в Мичиганском университете. Он получил название «репродуктивный план Холланда» и лег в основу практически всех вариантов генетических алгоритмов [8]. Однако, перед тем как мы его рассмотрим подробнее, необходимо остановится на том, каким образом объекты реального мира могут быть закодированы для использования в генетических алгоритмах.
1.2. Представление объектов. Кодирование признаков
Из биологии мы знаем, что любой организм может быть представлен своим фенотипом, который фактически определяет, чем является объект в реальном мире, и генотипом, который содержит всю информацию об объекте на уровне хромосомного набора. При этом каждый ген, то есть элемент информации генотипа, имеет свое отражение в фенотипе [9]. Таким образом, для решения задач нам необходимо представить каждый признак объекта в форме, подходящей для использования в генетическом алгоритме. Все дальнейшее функционирование механизмов генетического алгоритма производится на уровне генотипа, позволяя обойтись без информации о внутренней структуре объекта, что и обуславливает его широкое применение в самых разных задачах.
В наиболее часто встречающейся разновидности генетического алгоритма для представления генотипа объекта применяются битовые строки. При этом каждому атрибуту объекта в фенотипе соответствует один ген в генотипе объекта. Ген представляет собой битовую строку, чаще всего фиксированной длины, которая представляет собой значение этого признака.
Для кодирования таких признаков можно использовать самый простой вариант – битовое значение этого признака. Тогда нам будет весьма просто использовать ген определенной длины, достаточной для представления всех возможных значений такого признака. Таким кодом является код Грея, который целесообразно использовать в реализации генетического алгоритма [9]. Значения кодов Грея рассмотрены в таблице ниже:
| Двоичное кодирование | Кодирование по коду Грея | ||||
| десятичное | двоичное | шестнадца- теричное | десятичное | двоичное | шестнадца- теричное |
| 0 | 000 | 0h | 0 | 0000 | 0h |
| 1 | 0001 | 1h | 1 | 0001 | 1h |
| 2 | 0010 | 2h | 3 | 0011 | 3h |
| 3 | 0011 | 3h | 2 | 0010 | 2h |
| 4 | 0100 | 4h | 6 | 0110 | 6h |
| 5 | 0101 | 5h | 7 | 0111 | 7h |
| 6 | 0110 | 6h | 5 | 0101 | 5h |
| 7 | 0111 | 7h | 4 | 0100 | 4h |
| 8 | 1000 | 8h | 12 | 1100 | Ch |
| 9 | 1001 | 9h | 13 | 1101 | Dh |
| 10 | 1010 | Ah | 15 | 1111 | Fh |
| 11 | 1011 | Bh | 14 | 1110 | Eh |
| 12 | 1100 | Ch | 10 | 1010 | Ah |
| 13 | 1101 | Dh | 11 | 1011 | Bh |
| 14 | 1110 | Eh | 9 | 1001 | 9h |
| 15 | 1111 | Fh | 8 | 1000 | 8h |
Таким образом, для того, чтобы определить фенотип объекта (то есть значения признаков, описывающих объект) нам необходимо только знать значения генов, соответствующим этим признакам, то есть генотип объекта. При этом совокупность генов, описывающих генотип объекта, представляет собой хромосому. В некоторых реализациях ее также называют особью. Таким образом, в реализации генетического алгоритма хромосома представляет собой битовую строку фиксированной длины. При этом каждому участку строки соответствует ген. Длина генов внутри хромосомы может быть одинаковой или различной. Чаще всего применяют гены одинаковой длины[10]. Рассмотрим пример хромосомы и интерпретации ее значения. Допустим, что у объекта имеется 5 признаков, каждый закодирован геном длинной в 4 элемента. Тогда длина хромосомы будет 5*4=20 бит
| 0010 | 1010 | 1001 | 0100 | 1101 |
теперь мы можем определить значения признаков
| Признак | Значение гена | Двоичное значение признака | Десятичное значение признака | ||||
| Признак 1 | 0010 | 0011 | 3 | ||||
| Признак 2 | 1010 | 1100 | 12 | ||||
| Признак 3 | 1001 | 1110 | 14 | ||||
| Признак 4 | 0100 | 0111 | 7 | ||||
| Признак 5 | 1101 | 1001 | 9 | ||||
1.3 Основные генетические операторы
Как известно в теории эволюции важную роль играет то, каким образом признаки родителей передаются потомкам. В генетических алгоритмах за передачу признаков родителей потомкам отвечает оператор, который называется скрещивание (его также называют кроссовер или кроссинговер). Этот оператор определяет передачу признаков родителей потомкам. Действует он следующим образом:
oиз популяции выбираются две особи, которые будут родителями;
oопределяется (обычно случайным образом) точка разрыва;
oпотомок определяется как конкатенация части первого и второго родителя.
Рассмотрим функционирование этого оператора
| Хромосома_1: | 0000000000 |
| Хромосома_2: | 1111111111 |
Допустим, разрыв происходит после 3-го бита хромосомы, тогда получаем.
| Хромосома_1: | 0000000000 | >> | 000 | 1111111 | Результирующая хромосома 1 |
| Хромосома_2: | 1111111111 | >> | 111 | 0000000 | Результирующая хромосома 2 |
Итак, рассмотрим все же операторы по порядку:
1) кроссинговер - создание структуры, основанной на двух структурах - заменой одной части первой структуры на ту же область во второй.
Пример: из (A, B, C, D, E) и (a, b, c, d, e) получится (A, B, c, d, E).
Затем с вероятностью 0,5 определяется одна из результирующих хромосом в качестве потомка.
Следующий генетический оператор предназначен для того, чтобы поддерживать разнообразие особей с популяции. Он называется оператором мутации. При использовании данного оператора каждый бит в хромосоме с определенной вероятностью инвертируется.Кроме того, используется еще и так называемый оператор инверсии, который заключается в том, что хромосома делится на две части, и затем они меняются местами. Схематически это можно представить следующим образом:
| 000 | 1111111 | >> | 1111111 | 000 |
2) инверсия - перестановка в структуре некоторой ее части наоборот
Пример: из (1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0) получится (1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0).
3) мутация - замена в структуре одного из значений случайно выбранной компоненты