ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Comparative Analysis of Mutation Schemes Used in Genetic Algorithms

المصدر: المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
الناشر: الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
المؤلف الرئيسي: Al Ageelee, Salim Ali Abbas (Author)
مؤلفين آخرين: Mahmood, Ali Shuker (Co-Author)
المجلد/العدد: مج 5, ع 1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2012
الصفحات: 21 - 37
DOI: 10.34279/0923-005-001-013
ISSN: 1994-8638
رقم MD: 291934
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

14

حفظ في:
المستخلص: يشير التهجين (Mutation) إلي تعديل جين (Gene) واحد أو أكثر بالاعتماد على نسبة احتمالية صغيرة (Mutation Rate) والتي تؤدي إلي إيجاد حل كفوء ضمن فضاء البحث، بينما إذا كانت هذه النسبة عالية فإن هذه النسبة عالية فإن ذلك يؤدي إلي تذبب البحث والتقارب الغير دقيق (Premature Convergence) في إيجاد الحل الأمثل. تعتمد قيمة النسبة الاحتمالية على نوع تمثيل المشكلة، فعندما تتطلب المشكلة تمثيل غير ثنائي فإنها تستفاد من هذه القيمة بشكل أكبر من تلك التي تستخدم في حالة التمثيل الثنائي. ثلاثة مشاكل ثم حلها في هذا البحث وهي مشكلة انتقال البائع المتجول، مشكلة حقيبة الظهر ومشكلة الحل الآتي للمعادلات الجبرية الخطية باستعمال الخوارزميات الجينية مع طرق التهجين المختلفة، كما تم دراسة تأثير هذه الطرق على كفاءة أداء الخوارزميات الجينية إضافة إلي إجراء مقارنة علمية بين نتائج هذه الطرق المختلفة اعتماداً على النتائج العملية التي تم الحصول عليها. \

The mutation refers to alter alleles according to low probability to lead the search to find efficient solution in the search space, while high mutation probability lead to diffusion of the search and premature convergence in the population. The optimal mutation rate depends strongly on the choice of encoding schemes, when the problem requiring non-binary encoding may benefit from mutation rates much higher than those generally used with binary encoding. Three problems, Traveling Salesman Problem (TSP), Knapsack Problem (KP) and Solving Instantaneous Linear Algebraic Equation Problem (SILAEP) are solved in this paper by genetic algorithms with different mutation methods. These methods, discussion of their effects on the performance of genetic algorithm and comparison between them which are illustrated in this paper. \

ISSN: 1994-8638

عناصر مشابهة