vysoké učení technické v brně evoluční algoritmy - matlab gate toolbox

58
5.5 Srovnání algoritmů GA a GA-HC
Tento test byl zaměřen na to, jaký rozdíl bude při řešení optimalizačního problému
pomocí GA a GA-HC algoritmu. GA-HC by měl poskytovat stabilnější metodu k hledání
složitějších optimalizačních problémů. Jako testovací optimalizační problém byla opět použita
funkce F 6 a testování probíhalo následovně: byla provedena opakovaná optimalizace
s nastavením uvedeným níže, a to nejdříve algoritmem GA a poté pomocí GA-HC. Nalezená
řešení po 100 generacích byla zaznamenána. Tento pokus se 1000krát zopakoval, aby byl
k dispozici dostatečně velký soubor statistických dat. Jako hranice přijatelné přesnosti byla
stanovena hodnota řešení s přesností větší než 10 -8 . Řešení, která přesností přesáhla
-15
hranici10 , byla zařazena do kategorie „přesná řešení“.
Nastavení GA a GA-HC:
nParam = 6, nBitParam = 64, nIndi = 500, funName = 'F6', funOpt = 'min', iParam = [−5 5],
mInit = 'random', mCode = 'GC'
select(GA,'tournament',10)
cross(GA,'pcross',[0.3 5])
mutation(GA,'bitmut',0.01)
mutationHC(GA,'HC12',15,'rand',15)
Měření bylo opakováno pro každý generační limit 1000krát. Limit nalezených řešení je 10 -8 . Za přesné
řešení je považováno to, které je s přesností větší než 10 -15 . Za uvázlé řešení se považuje to, u kterého
jeden nebo více parametrů uvázlo v lokálním extrému.
Algoritmus GA:
x ~ x s Nalezených Přesných Uvázlých
řešení [%] řešení [%] řešení [%]
−1
−8
1,66793⋅
10 1,90257 ⋅ 10 0 , 45769 44,4 0,0 13,5
Algoritmus GA-HC:
2,67448
x x ~ s
−14
⋅ 10 0 , 000000
−13
5,334 10
Nalezených
řešení [%]
Přesných
řešení [%]
Uvázlých
řešení [%]
⋅ 100,0 85,1 0,0
Z uvedených statistik je zřejmé, že algoritmus GA-HC je podstatně lepší, co se týká
nalezení řešení v minimálním počtu generací. Je také vidět, že GA-HC nemá takové problémy
s uváznutím řešení jako GA. To však nemění nic na faktu, že GA-HC je o něco pomalejší.