遺伝的アルゴリズム-クロスオーバー

この章では、クロスオーバー演算子が他のモジュールと一緒に何であるか、それらの用途と利点について説明します。

クロスオーバーの概要

クロスオーバー演算子は、生殖および生物学的クロスオーバーに似ています。これでは、複数の親が選択され、親の遺伝物質を使用して1つ以上の子孫が生成されます。通常、クロスオーバーはGAで p〜c〜 の確率で適用されます。

このセクションでは、最も一般的に使用されるクロスオーバー演算子のいくつかについて説明します。これらのクロスオーバー演算子は非常に汎用的であり、GA Designerは問題固有のクロスオーバー演算子も実装することを選択する場合があることに注意してください。

この1点交差では、ランダムな交差点が選択され、その2つの親の尾が交換されて、新しい子孫が得られます。

マルチポイントクロスオーバーは、1つのポイントのクロスオーバーを一般化したもので、交互のセグメントを交換して新しい子孫を取得します。

均一なクロスオーバーでは、染色体をセグメントに分割せず、各遺伝子を個別に扱います。この場合、基本的に各染色体のコインを反転させて、子孫に含めるかどうかを決定します。また、コインを片方の親に偏らせて、その親からの子供により多くの遺伝物質を持たせることができます。

これは一般的に整数表現に使用され、次の式を使用して2つの親の加重平均を取ることにより動作します-

明らかに、α= 0.5の場合、次の図に示すように、両方の子は同一になります。

OX1は、相対的な順序に関する情報を子孫に送信することを目的とした、置換ベースのクロスオーバーに使用されます。次のように動作します-

部分的にマッピングされたクロスオーバー（PMX）、順序ベースのクロスオーバー（OX2）、シャッフルクロスオーバー、リングクロスオーバーなど、他にも多くのクロスオーバーが存在します。