Вид генетических алгоритмов для поиска глобального оптимума в задачах комбинаторной оптимизации

Генетический алгоритм — это широко используемый алгоритм для решения задач комбинаторной оптимизации. Он может эффективно исследовать пространство решений, сохранять хорошие решения и обеспечивать эвристический поиск. Однако родители выбираются случайным образом для рождения потомства в оригинальном генетическом алгоритме. Это может привести к инбридингу, уменьшению разнообразия популяции и, наконец, к поиску локальных оптимальных решений вместо глобальных оптимальных решений. Для решения этой проблемы в этой диссертации был предложен новый генетический алгоритм, который мы назвали генетическим алгоритмом на основе графов. Он рассматривает все население и родство в виде графика и вводит обнаружение сообщества на этом графике. Сравнительные оценки оригинального генетического алгоритма на эталонных экземплярах демонстрируют превосходную производительность предлагаемого нами генетического алгоритма, показывая его потенциал как инновационного и эффективного решения задач комбинаторной оптимизации.