АЛГОРИТМ ГЕНЕТИЧЕСКОЙ ИНЖЕНЕРИИ (GEA): ЭФФЕКТИВНЫЙ МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КОМБИНАТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

Автоматика и телемеханика. 2024. № 3. С. 23–37.

Сохраби М., Фатхоллахи-Фард А. М., Громов В. А.

Генетические алгоритмы (ГА) известны своей эффективностью в решении задач комбинаторной оптимизации благодаря их способности исследовать разнообразные пространства решений, обрабатывать различные представления, использовать параллелизм, сохранять хорошие решения, адаптироваться к изменяющимся условиям, управлять комбинаторным разнообразием и проводить эвристический поиск. Тем не менее такие ограничения, как преждевременная сходимость, неспецифичность и стохастичность операторов кроссовера и мутации, делают ГА не всегда эффективными при нахождении глобального оптимума. Чтобы преодолеть эти недостатки, в данной статье предлагается новый метаэвристический алгоритм, названный алгоритмом генетической инженерии (GEA), вдохновленный концепциями генной инженерии. GEA модифицирует традиционный ГА, включая новые методы поиска для выделения, коррекции, вставки и экспрессии новых генов на основе существующих, что способствует появлению желаемых признаков и производству хромосом на основе выбранных генов. Сравнение с результатами работы других алгоритмов на стандартных примерах демонстрирует эффективность GEA. 

Ключевые слова: комбинаторная оптимизация, генетический алгоритм, генная инженерия, метаэвристические алгоритмы

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Мультидисциплинарное исследование мозга человека: поведенческие, психофизиологические и математические подходы к когнитивным функциям (2024)