Re(2): Защита от локального оптимума и точность его нахождения

Qai9 января 2006Data Mining3 комментария

> Если не секрет поделитесь вашим сточником информации по ГА.

Вот некоторые хорошие сайты по ГА:
http://www.cs.gmu.edu/~eclab -- Лаборатория эволюционных вычислений при Университете Дж. Мейсона (ECLab). Там же лежит диссертация К. Де Йонга (K. De Jong), которую можно (и, наверное, нужно) считать обязательной к прочтению для тех, кто хочет серьезно заняться ГА.
http://www-illigal.ge.uiuc.edu:8080/index.html --The Illinois Genetic Algorithms Laboratory (IlliGAL). Лаборатория генетических алгоритмов в Иллинойсе. В некотором роде "законодательница мод" в ГА. Сотрудники лаборатории ведут блоги (в т.ч. и сам вел. и уж. Д. Голдберг), довольно интересно :).
http://www.cs.colostate.edu/~genitor -- The GENITOR Research Group in Genetic Algorithms and Evolutionary Computation в университете штата Колорадо под руководством Д.Уитли. Есть несколько обзорных статей по жволюционным алгоритмам.
http://www.iitk.ac.in/kangal/Newdeb.html -- домашняя страница К. Деба (K. Deb). Оттуда же можно выйти на Лабораторию ГА в Канпуре.
http://www.wi.leidenuniv.nl/~gusz/ -- домашняя страница А. Айбена (A.E. Eiben)
http://www.cs.uwyo.edu/~wspears -- домашняя страница В. Спирса (W. Spears)
http://listserv.gmu.edu/cgi-bin/wa?A0=EC-DIGEST-L -- рассылка ECDigest, новости из мира эволюционных вычислений, объявления и т.д.

Дальше можно уже ходить по ссылкам на сайтах. Еще очень рекомендую сайт http://www.poiskknig.ru и библиотеку на сайте http://chaos.dvo.ru
А вообще в гугле на запрос genetic algorithm вываливается тонна ссылок.

> наверняка у вас есть опыт решения задач. Можете поделиться?

А я то наивный думал, что уже начал делиться опытом ;). А что вас интересует?

> [ГА далеко не единственный способ использования эволюционных принципов]:
> например...

Есть еще широко известные эволюционное программирование и эволюционные стратегии, в которых кроссовер практически не используется. Генетическое программирование -- эволюция программ, считается ответвлением ГА, но уже давно живет своей жизнью. Среди эволюционных алгоритмов известно также несколько различных вариантов совмещения эволюционного и иного (например, градиентного) поиска. Один из таких вариантов, если я все правильно понимаю, даже получил отдельное название: memetic algorithms. Ну, и, конечно, эволюционные принципы активно используются при эволюционном моделировании в таких направлениях как "Искусственная жизнь" (Artificial Life) и "Адаптивное поведение" (Adaptive behavior), хотя задачи там, в общем-то, другие.