Обучение с подкреплением в адаптивном управлении параметрами генетического алгоритма

Аннотация

Привалов К.С.

Дата поступления статьи: 13.06.2025

В статье представлен новый подход адаптивного управления параметрами генетического алгоритма, основанный на методах обучения с подкреплением. Использование алгоритма Q-обучения позволяет динамически изменять вероятности мутации и кроссовера в зависимости от текущего состояния популяции и прогресса эволюционного процесса. Экспериментально показано, что данный подход обеспечивает более эффективное решение задач оптимизации по сравнению с классическим генетическим алгоритмом и предыдущими подходами с использованием искусственных нейронных сетей. Проведены тестирования на функциях Растригина и Шаффера, подтверждающие преимущества нового метода в задачах с большим числом локальных экстремумов и высокой размерностью.

Ключевые слова: генетический алгоритм, обучение с подкреплением, адаптивное управление, Q-обучение, глобальная оптимизация, функция Растригина, функция Шаффера

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

.