ОПЕРАТОРИ СХРЕЩУВАННЯ ТА МУТАЦІЇ В СТОХАСТИЧНИХ АЛГОРИТМАХ: CROSSOVER AND MUTATION OPERATORS IN STOCHASTIC ALGORITHMS - Бондаренко , Олексій; Устиненко , Олександр; Протасов , Роман; Архіпов , Олександр (Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Машинознавство та САПР, 2024)
Описано актуальність освітлення сучасних стохастичних алгоритмів, вказано, що у останні два десятиліття спостерігається стрімкий розвиток стохастичних алгоритмів, який пояснюється збільшенням дослідницьких можливостей та зростанням обсягу даних, які обробляються. Ці алгоритми виявляються ефективними у розв’язанні складних оптимізаційних задач, що привертає увагу до них наукової спільноти та практиків у всьому світі. Освітлення ролі та огляд ключових операторів схрещування та мутації у стохастичних алгоритмах є актуальною науково-практичною задачею, яка сприятиме глибшому розумінню та популяризації цього напряму. Проведено аналіз категорії генома та надано детальний огляд основних способів кодування генів для їх застосування. На конкретному прикладі геному, що відповідає задачі оптимального проєктування двоступінчастого співвісного редуктора, розглянуті типові та адаптовані оператори схрещування та мутації, що можуть бути використані для ефективного пошуку розв’язків. До кожного оператора надано текстовий опис та графічно-ілюстроване зображення, що дає змогу чіткіше, якісніше та швидше зрозуміти сутність та послідовності роботи оператора. Розглянуто роль та значення операторів схрещування та мутації в стохастичних алгоритмах. Підкреслюється, що оператори схрещування сприяють комбінації корисних генетичних властивостей, що покращує пристосованість нащадків. Збалансоване використання цих операторів разом з іншими етапами алгоритму, такими як мутація та відбір, важливе для досягнення оптимального балансу між експлуатацією алгоритму та інтенсифікацією пошуку. Вказано на важливість та функціональність операторів мутації в стохастичних алгоритмах оптимізації. Зазначено, що мутація дає змогу уникнути «застрягання» алгоритмів у локальних екстремумах, зберігаючи генетичне різноманіття та стимулюючи пошук нових оптимальних розв’язків. Особливу вагу має використання мутацій в умовах складної структури задачі або великого простору пошуку. Таким чином, оператори схрещування та мутації є ключовими елементами для підвищення ефективності пошуку оптимальних розв’язків.