Перспективной идеей является также и идея неслучайного спаривания и видообразования. В настоящее время почти все эволюционные модели построены на схеме случайного спаривания, в которой вид или пол индивида не играет роли. Но с переходом к более сложным системам, которые пытаются выработать кооперативное поведение и в которых может протекать не один, а несколько эволюционных процессов одновременно, роль неслучайного спаривания и видообразования становится вопросом особой важности.
Предложено несколько подходов к решению подобных задач:
1. вытеснение (crowding) [7],
2. разделение (sharing) [14]
3. мечение (tagging) [2].
Вытеснение
Стратегия вытеснения определяет порядок замены индивидов в популяции и сводится к следующему: из популяции случайно выбирается некоторое количество индивидов, и заменяется тот из них, кто наиболее похож на того, которого мы хотим включить в популяцию.
Разделение
Стратегия разделения сводиться к обратному, но реализуется несколько по-другому: значение целевой функции зависит не только от представления индивида, но и от представлений других индивидов так, что похожие индивиды «получают» меньшую приспособленность. Т.о. поддерживается разнообразие популяции.
Мечение
Стратегия мечения может использоваться для разных целей и заключается в следующем: представлениям индивидов приписываются определенные «метки», но основании которых действуют другие операторы, такие как скрещивание или отбор.
К сожалению, для этих решений характерны довольно сильные предположения, такие как число видов и/или распределение ниш в среде. Для некоторых задач такие предположения оправданны. Однако во многих случаях подобные свойства априорно неизвестны и должны быть еще разработаны [32].
Стоит еще обратиться к созданию так называемых децентрализованных и параллельных моделей. В силу врожденного естественного параллелизма эволюционных моделей большое число позднейших публикаций посвящено описанию специализированных параллельных вычислительных систем, реализующих как ГА, основанные на концепции «островов» (coarse-grain или island parallel GA), так и параллельные ГА со скрещиванием в локальной области (fine-grain parallel GA).
Loading ...