Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
62 Paralelizacija GA za rešavanje nekih NP-kompletnih problema<br />
⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯<br />
Podaci koje sadrži izveštaj na kraju izvršavanja GA (detaljno opisani u<br />
odeljku 2.5.3), često nisu dovoljni za upoznavanje i detaljniju analizu dobijenog<br />
rešenja. To je omogućeno funkcijom za štampanje detaljnih informacija o<br />
dobijenom rešenju, koje dopunjuje izveštaj GA.<br />
2.6.2 Inicijalizacija problema<br />
Ova funkcija je zadužena za inicijalizaciju svih promenljivih čija početna<br />
vrednost nije već ranije postavljena od samog GA, jer zavise od prirode<br />
problema i konkretne njegove instance. To u opštem slučaju obuhvata sledeće<br />
elemente:<br />
• Generisanje početne populacije, na slučajan način ili pomoću neke<br />
heuristike;<br />
• Dinamičko alociranje preostalih pokazivačkih promenljivih u problem<br />
strukturi;<br />
• Inicijalizacija podataka u GA strukturi koje zavise od prirode problema i<br />
preostalih parametara problema;<br />
• Eventualno, uređivanje nekih podataka kako bi njihova kasnija ob<strong>rad</strong>a bila<br />
efikasnija.<br />
2.6.3 Vrednosna funkcija<br />
Vrednosna funkcija je u ovoj implementaciji podeljena na dva dela:<br />
• Dekodiranje genetskog koda jedinke;<br />
• Izračunavanje samog rešenja koje predstavlja vrednost date jedinke, na<br />
osnovu argumenata problema.<br />
Ovakvim pristupom se različite realizacije datih delova (funkcija) mogu<br />
međusobno kombinovati, što doprinosi fleksibilnosti implementacije. Pošto u<br />
većini slučajeva izračunavanje vrednosti jedinke troši većinu procesorskog<br />
vremena, ovaj pristup može doprineti i boljoj efikasnosti cele implementacije.<br />
Zbog toga je potrebno posebnu pažnju posvetiti efikasnoj realizaciji ovih<br />
funkcija, kao i njihovom kombinovanju.<br />
2.6.4 Dodatne funkcije<br />
Pored prethodno opisanih funkcija koje su obavezne pri rešavanju<br />
konkretnih problema pomoću GA, može se javiti potreba i za još nekim<br />
dodatnim funkcijama. To mogu biti: heuristike za dobijanje jedinki početne<br />
populacije, heuristike za poboljšavanje jedinki u toku izvršavanja GA, konverzija<br />
argumenata problema u genetski kod jedinke, konfigurisanje parametara<br />
vezanih za sam problem i operatori ukrštanja i mutacije zavisni od prirode<br />
problema.<br />
2.6.4.1 Heuristike za dobijanje jedinki početne populacije<br />
U ovoj implementaciji je dozvoljeno korišćenje nekih heuristika za<br />
inicijalizaciju jedinki ili cele populacije u početnoj generaciji. Moguće je<br />
korišćenje i više različitih heuristika, od kojih svaka može imati više podvarijanti.<br />
Inicijalizacija pomoću heuristika obezbeđuje bolje početne performanse GA od<br />
inicijalizacije na slučajan način. Međutim, pri rešavanju NP kompletnih<br />
problema, opisanih u ovom <strong>rad</strong>u, prednosti ovakve inicijalizacije se mogu<br />
primetiti samo u prvih nekoliko generacija, a kasnije se mogu dobiti čak i nešto<br />
lošiji rezultati od klasičnog pristupa. To se objašnjava gubitkom genetskog
Change language