Компактный генетический алгоритм
Цель обработки информациигенетический алгоритм compact заключается в моделировании поведения алгоритм генетика с гораздо меньшим объемом памяти (без необходимости поддержания популяции). Это достигается за счет сохранения вектора, определяющего вероятность включения каждого компонента решения в новые решения-кандидаты. Решения-кандидаты генерируются вероятностным образом из вектора, а компоненты наилучшего решения используются для внесения небольших изменений в вероятности в векторе.
Компактный генетический алгоритм поддерживает действительный вектор-прототип, который представляет вероятность того, что каждый компонент выражен в возможном решении. Следующий алгоритм обеспечивает псевдокод компактного генетического алгоритма для максимизации функции стоимости. Параметр n указывает количество вероятностей обновления конфликтующих битов на каждой итерации.
Параметр обновления вектора (n) влияет на количество обновлений вероятностей на каждой итерации алгоритма. Параметр обновления вектора (n) можно считать сравнимым с параметром размера популяции в генетическом алгоритме. Первые полученные результаты продемонстрировать, что cGA можно сравнить со стандартным генетическим алгоритмом в классических задачах оптимизации двоичных строк (таких как OneMax). Алгоритм можно считать сходящимся, если все векторные вероятности равны 0 или 1.
RU 
FR 
EN 
ES