Zastosowana w algorytmie ewolucyjnym koncepcja zmiennej w czasie strategii sukcesji ma na celu sterowanie zbieżnością algorytmu. Początkowa faza obliczeń różnicuje w większym stopniu rozwiązania w populacji niż fazy późniejsze. Prawdopodobieństwo wstawienia nowo wygenerowanego rozwiązania do populacji, zmienne w kolejnych etapach, jest uzależnione od wartości funkcji przystosowania oraz od pewnej funkcji rozkładu prawdopodobieństwa. Jako zagadnienie testowe dla zaproponowanego algorytmu przyjęto NP-trudne kwadratowe zagadnienie przydziału.
EN
This paper investigates a new advanced evolutionary algorithm for optimization of permutation problems. Implementation of varying in time strategy of succession in evolution algorithms enables controlling the population diversification. In early phases of optimization the diversification of population is greater than the later ones. During all phases the probability of adding solution to population depends on the solution fitness function and certain probability density function. The experiments were performed for standard test problems of quadratic assignment problems (QAP).
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.