Thuật toán di truyền - Dân số

Dân số là một tập hợp con của các giải pháp trong thế hệ hiện tại. Nó cũng có thể được định nghĩa là một bộ nhiễm sắc thể. Có một số điều cần lưu ý khi xử lý tập hợp GA -

Sự đa dạng của quần thể cần được duy trì nếu không có thể dẫn đến sự hội tụ sớm.
Không nên để kích thước quần thể quá lớn vì nó có thể khiến GA chậm lại, trong khi một quần thể nhỏ hơn có thể không đủ cho một đàn giao phối tốt. Do đó, một quy mô dân số tối ưu cần phải được quyết định bằng thử và sai.

Tổng thể thường được định nghĩa là một mảng hai chiều của - size population, size x, chromosome size.

Khởi tạo dân số

Có hai phương pháp chính để khởi tạo một tập hợp trong GA. Họ là -

Random Initialization - Làm dân số ban đầu bằng các nghiệm hoàn toàn ngẫu nhiên.
Heuristic initialization - Điền dân số ban đầu bằng cách sử dụng phương pháp heuristic đã biết cho vấn đề.

Người ta quan sát thấy rằng toàn bộ quần thể không nên được khởi tạo bằng cách sử dụng phương pháp heuristic, vì nó có thể dẫn đến việc quần thể có các giải pháp tương tự và rất ít đa dạng. Thực nghiệm đã quan sát thấy rằng các giải pháp ngẫu nhiên là những giải pháp thúc đẩy dân số đến mức tối ưu. Do đó, với việc khởi tạo heuristic, chúng tôi chỉ gieo vào dân số một vài giải pháp tốt, lấp đầy phần còn lại bằng các giải pháp ngẫu nhiên thay vì lấp đầy toàn bộ dân số bằng các giải pháp dựa trên heuristic.

Người ta cũng quan sát thấy rằng khởi tạo heuristic trong một số trường hợp, chỉ ảnh hưởng đến sự phù hợp ban đầu của dân số, nhưng cuối cùng, chính sự đa dạng của các giải pháp dẫn đến tính tối ưu.

Mô hình dân số

Có hai mô hình dân số được sử dụng rộng rãi -

Trạng thái ổn định

Ở trạng thái ổn định GA, chúng tôi tạo ra một hoặc hai lò xo tắt trong mỗi lần lặp lại và chúng thay thế một hoặc hai cá thể từ quần thể. GA trạng thái ổn định còn được gọi làIncremental GA.

Thế hệ

Trong một mô hình thế hệ, chúng tôi tạo ra 'n' off-spring, trong đó n là kích thước dân số và toàn bộ tổng thể được thay thế bằng tổng thể mới vào cuối lần lặp.