Моделирование и управление

Самоадаптивные эволюционные алгоритмы проектирования информационных технологий интеллектуального анализа данных

М. Е. Семенкина

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева

Аннотация: Для генетического алгоритма и алгоритма генетического программирования предложены новые операторы равномерного скрещивания, реализующие селективное давление на этапе рекомбинации. На тестовых задачах показано, что предложенная модификация повышает эффективность обоих алгоритмов. Разработан и реализован метод самоконфигурирования эволюционных алгоритмов в ходе решения задачи, основанный на подстройке вероятности применения генетических операторов. Предложен способ автоматического генерирования нейронных сетей при помощи алгоритма генетического программирования. Выполнено сравнение с известными аналогами, показавшее высокий уровень эффективности разработанных алгоритмов.

Ключевые слова: генетический алгоритм, алгоритм генетического программирования, равномерное скрещивание, самоконфигурация, символьная регрессия, искусственные нейронные сети классификация.

Реферативные базы данных:

•