Сравнение эффективности модели CHC и алгоритма Плотникова — Зверева при решении неоднородной минимаксной задачи (2024)
Рассмотрено применение генетического алгоритма, основанного на модели Кеттелла — Хорна — Кэрролла (Cattell — Horn — Carroll, CHC), для решения сложных, неоднородных минимаксных задач. Проанализированы различные типы кроссоверов: HUX, точечный, двухточечный и равномерный — в контексте их влияния на эффективность решений. Проведен вычислительный эксперимент для оценки производительности классической и
модифицированной версий модели CHC по сравнению с алгоритмом Плотникова — Зверева. Результаты систематизированы и представлены в таблицах, что позволило оценить и сравнить эффективность различных подходов. Показана значимость выбора метода кроссовера для оптимизации генетических алгоритмов в сложных задачах.
Издание:
МОЛОДОЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬ ДОНА
Выпуск:
Т. 9. № 3 (48) (2024)