Article

Article title METHODS OF SOLUTIONS QUANTITY INCREASING IN EVOLUTIONARY- GENETIC ALGORITHMS
Authors E.E. Kurnosova, A.A. Polupanov
Section SECTION I. EVOLUTIONARY MODELING, GENETIC AND BIONIC ALGORITHMS
Month, Year 04, 2009 @en
Index UDC 681.3
DOI
Abstract In this work the new selection heuristics set, probability of their choose in mutation and principles of start generation, depth of local search, micro- and macro- mutation size, and also location of mutated genes in chromosome are considered.

Download PDF

Keywords Evolutionary-genetic algorithm; genetic operators; local improvement; compulsory mutation; local search depth; selection heuristics.
References 1. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. – 360 с.
2. Гладков Л.А. Генетические алгоритмы / Л.А. Гладков, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик. Под ред. В.М. Курейчика. – М.: Физматлит, 2006. – 320 c.
3. Емельянов В.В. Теория и практика эволюционного моделирования / В.В Емельянов, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик. – М.: Физматлит, 2003.
4. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы и их применение: Монография. − Таганрог: Изд-во ТРТУ. – 2002.
5. Норенков И.П. Генетические алгоритмы комбинирования эвристик в задачах дискретной оптимизации. – http://www.techno.edu.ru:16001/db/msg/27702.html.
6. Курносова Е.Е. Об одном подходе к построению интегрированных алгоритмов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. - №9(86). – С. 104- 107.

Comments are closed.