Результаты исследования. 
Фрагментарные генетические алгоритмы

Целью экспериментов является сравнительный анализ эффективности ФК, ФМ, а также алгоритмов многохромосомной (multiparent) рекомбинации (МР) и фильтрации хромосом (ФХ). Многохромосомная рекомбинация означает использование для каждого фрагмента своей пары родительских хромосом. Фильтрация заключается в отбрасывании неперспективных особей, генерируемых в процессе кроссовера.

Результаты численных экспериментов представлены в таблице, в которой исследуемые методы обозначены четырехразрядным двоичным кодом x₁, x₂, x₃, x₄, причем x₁ =1, если используется ФК; x₂ =1, если применяется МР; x₃=1 при применении ФМ; x₄=1, если выполняется ФХ.

В задаче SP достигнутое минимальное значение F целевой функции фиксировалось после 480 смен поколений, что соответствует приблизительно T=100…120 тысячам вычислений целевой функции. Длина цикла C принималась равной 80 поколениям, размер популяции N=100, длина фрагментов L=7.

В задаче TS расчеты заканчивались после выполнения 200 тысяч оценок целевой функции, размер популяции N=60, Т=150, L=5.

В задаче PP были приняты следующие данные: длительность расчетов T=200 000, N=100, C=80, L=4.

По полученным оценкам F целевой функции, представленным в колонках 6−9 таблицы, рассчитывались нормированные показатели полезности K_ij исследуемых методов для задач SP, TS, PP:

K_ij=(F_maxi-F_ij)/(F_maxi-F_mini),.

где F_maxi, F_mini и F_ij — максимальное, минимальное и полученное с помощью j-го метода значение целевой функции в i-й задаче, i=1,2,3. Общая полезность метода оценивалась усреднением показателей полезности по трем задачам. Полученные таким образом значения общей полезности методов в виде значений коэффициента K_fit приведены в последнем столбце таблицы.

Таблица.