Abstract-Vi presenterar dykarenGene - en ny, mångfald-medveten population urvalsoperatör för genetisk algoritm - som ska användas särskilt för särskilt komplexa och multi-criteria optimeringsproblem. Genetisk algoritm är en av de mest kända evolutionära algoritmerna för att lösa svåra optimeringsproblem. Många försök har gjorts att förbättra konvergensgraden och kvaliteten på resultatet. I detta dokument föreslår vi en ny utvidgning av urvalsoperatören som gör det möjligt att kontrollera mångfalden i befolkningen. Vi diskuterar dess teoretiska bakgrund, inklusive dess beräkningshårdhet och föreslår ett effektivt sätt att beräkna den. Metoden genomförs och testas på tre svåra optimeringsproblem: Knapsack Problem, Travelling Salesman Problem och en relativt ny Travelling Thief Problem som kan ses som sammansättningen av de senare två. Vi rapporterar experimentella resultat som verkar tyda på att det nya tillvägagångssättet har potential att förbättra kvaliteten på resultaten för vissa svåra optimeringsproblem.
Ett nytt arbete REF visar att en kontrollerad nivå av populationsmångfald ökar prestandan hos genetisk algoritm för vissa svåra optimeringsproblem.
DiverGene: Experiments on controlling population diversity in genetic algorithm with a dispersion operator
{'venue': '2015 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS)', 'journal': '2015 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}