Experimental analysis of multinational genetic algorithm and its modifications

Abstract

EN: Context. Niching genetic algorithms are one of the most popular approaches to solve multimodal optimization problems. When classifying niching genetic algorithms it is possible to select algorithms explicitly analyzing topography of fitness function landscape; multinational genetic algorithm is one of the earliest examples of these algorithms. Objective. Development and analysis of the multinational genetic algorithm and its modifications to find all maxima of a multimodal function. Method. Experimental analysis of algorithms is carried out. Numerous runs of algorithms on well-known test problems are conducted and performance criteria are computed, namely, the percentage of convergence, real (global, local) and fake peak ratios; note that peak rations are computed only in case of algorithm convergence. Results. Software implementation of a multinational genetic algorithm has been developed and experimental tuning of its parameters has been carried out. Two modifications of hill-valley function used for determining the relative position of individuals have been proposed. Experimental analysis of the multinational genetic algorithm with classic hill-valley function and with its modifications has been carried out. Conclusions. The scientific novelty of the study is that hill-valley function modifications producing less number of wrong identifications of basins of attraction in comparison with classic hill-valley function are proposed. Using these modifications yields to performance improvements of the multinational genetic algorithm for a number of test functions; for other test functions improvement of the quality criteria is accompanied by the decrease of the convergence percentage. In general, the convergence percentage and the quality criterion values demonstrated by the algorithm studied are insufficient for practical use in comparison with other known algorithms. At the same time using modified hill-valley functions as a post-processing step for other niching algorithms seems to be a promising improvement of performance of these algorithms. UK: Актуальність. Генетичні алгоритми утворення ніш є одним з найпоширеніших підходів до розв’язання задач багатоекстремальної оптимізації. При проведенні класифікації цих алгоритмів можна виділити алгоритми, що ґрунтуються на явному аналізі топографії ландшафту функції пристосованості. Одним з ранніх прикладів таких алгоритмів є багатонаціональний генетичний алгоритм. Мета. Розробка та аналіз багатонаціонального генетичного алгоритму та його модифікацій. Алгоритм застосовується для розв’язання задачі пошуку всіх максимумів багатоекстремальної функції. Метод. Виконано експериментальний аналіз алгоритмів. Проведено численні прогони алгоритмів на відомих тестових задачах та обчислено критерії ефективності роботи алгоритмів, а саме, відсоток збіжності, частка реальних (глобальних, локальних) та хибних піків; зауважимо, що частки піків обчислюються тільки в разі збіжності алгоритму. Результати. Виконано програмну реалізацію багатонаціонального генетичного алгоритму та проведено експериментальне налаштування його параметрів. Запропоновано дві модифікації функції долин і пагорбів, яка використовується в алгоритмі для визначення взаємного розташування особин. Проведено експериментальний аналіз багатонаціонального генетичного алгоритму з класичного функцією долин і пагорбів та з її модифікаціями. Висновки. Наукова новизна роботи полягає в тому, що були запропоновані модифікації функції долин і пагорбів, які продукують меншу кількість помилкових ідентифікацій зон притягання порівняно з класичним варіантом цієї функції. Як наслідок, використання цих модифікацій призводить до покращення продуктивності багатонаціонального генетичного алгоритму для низки тестових задач. Втім, для деяких тестових задач поліпшення критеріїв якості супроводжується зменшенням відсотка збіжності. Загалом, відсоток збіжності та значення критеріїв якості, продемонстровані дослідженим алгоритмом, є недостатніми для практичного використання багатонаціонального генетичного алгоритму у порівнянні з іншими відомими алгоритмами. У той же час, використання модифікованих функцій долин і пагорбів як етапу постобробки в інших алгоритмах утворення ніш видається перспективним підходом до покращення роботи цих алгоритмів.