Генетический алгоритм, основанный на кластеризации, в решении задач комбинаторной оптимизации

Для решения задачи о рюкзаке методы кластеризации с генетическими алгоритмами (ГА) значительно улучшают эффективность оптимизации и качество решений. В этом исследовании рассматриваются различные гибридные модели, включая алгоритмы кластеризации DBSCAN, K-means, Affinity Propagation и Mean Shift в сочетании с GA. Методы кластеризации улучшают эволюционный процесс поиска, разделяя пространство решений. В этом исследовании выделяется новый подход, генетический алгоритм с кластеризацией, основанный на анализе формальных понятий (АФП). Он использует принципы АФП для уточнения этапа кластеризации. Этот метод не только помогает найти важные паттерны в данных, но и улучшает в целом процесс оптимизации, предоставляя структурированную основу для концептуальной кластеризации решений. Серия экспериментов была проведена для оценки предложенных гибридных алгоритмов; они показали, что они способны сбалансировать исследование и использование в пространстве поиска. Результаты показывают, что ластеризация с ГА могут сравиться с традиционными ГА с более высоким уровнем сходимости и качеством решений. В частности, метод кластеризации на основе АФП показал отличные результаты в оптимизации сложных задач и обработке больших наборов данных. Кроме того, он поддерживает генетическое разнообразие и предотвращает преждевременную сходимость. Таким образом, для решения задачи о рюкзаке и подобных комбинаторных оптимизационных задач сочетание ГА с продвинутыми методами кластеризации дает масштабируемое и надежное решение