유전 알고리즘-크로스 오버
이 장에서는 다른 모듈, 용도 및 이점과 함께 크로스 오버 연산자가 무엇인지에 대해 설명합니다.
크로스 오버 소개
교차 연산자는 재생산 및 생물학적 교차와 유사합니다. 여기에서 한 명 이상의 부모가 선택되고 한 명 이상의 자손이 부모의 유전 물질을 사용하여 생산됩니다. 크로스 오버는 일반적으로 GA에서 높은 확률로 적용됩니다.pc .
크로스 오버 연산자
이 섹션에서는 가장 널리 사용되는 크로스 오버 연산자에 대해 설명합니다. 이러한 교차 연산자는 매우 일반적이며 GA 디자이너는 문제 별 교차 연산자를 구현하도록 선택할 수도 있습니다.
원 포인트 크로스 오버
이 1 점 크로스 오버에서는 임의의 크로스 오버 지점이 선택되고 두 부모의 꼬리가 교체되어 새로운 자손을 얻습니다.
멀티 포인트 크로스 오버
멀티 포인트 크로스 오버는 새로운 자손을 얻기 위해 번갈아 가며 교체되는 1 포인트 크로스 오버의 일반화입니다.
균일 한 크로스 오버
균일 한 교차에서 우리는 염색체를 세그먼트로 나누지 않고 각 유전자를 개별적으로 처리합니다. 여기서 우리는 본질적으로 각 염색체에 대해 동전을 뒤집어 자손에 포함 될지 여부를 결정합니다. 우리는 또한 동전을 한 부모에게 편향시켜 그 부모의 자식에게 더 많은 유전 물질을 가질 수 있습니다.
전체 산술 재조합
이것은 일반적으로 정수 표현에 사용되며 다음 공식을 사용하여 두 부모의 가중 평균을 취하여 작동합니다.
- Child1 = α.x + (1-α) .y
- Child2 = α.x + (1-α) .y
분명히 α = 0.5이면 다음 이미지에 표시된 것처럼 두 하위 항목이 동일합니다.
데이비스 오더 크로스 오버 (OX1)
OX1은 자손에게 상대적인 순서에 대한 정보를 전송하려는 의도로 순열 기반 교차에 사용됩니다. 다음과 같이 작동합니다-
부모에 두 개의 임의 교차점을 만들고 첫 번째 부모에서 첫 번째 자손으로 이들 사이의 세그먼트를 복사합니다.
이제 두 번째 부모의 두 번째 교차 지점에서 시작하여 나머지 사용하지 않는 숫자를 두 번째 부모에서 첫 번째 자식으로 복사하여 목록을 둘러 쌉니다.
부모의 역할을 뒤집은 두 번째 자식에 대해 반복합니다.
PMX (Partially Mapped Crossover), OX2 (Order based crossover), Shuffle Crossover, Ring Crossover 등과 같은 많은 다른 크로스 오버가 있습니다.