Ovládání genetického algoritmu

Samotná obsluha genetického algoritmu je velmi jednoduchá. Můžete použít buď příkazy v nabídce Ovládání GA nebo tlačítka Start/Pauza/Stop na panelu nástrojů (klávesové zkratky F2/F3/F4).

Genetický algoritmus zahájíte příkazem Start, jeho běh můžete kdykoliv přerušit příkazem Pauza a nechat si vypsat dosud nejlepší nalezené řešení. Činnost algoritmu lze poté znovu obnovit příkazem Start. Algoritmus ukončíte příkazem Stop.

Pokud je nalezeno řešení, které splňuje všechny omezující podmínky, je genetický algoritmus ukončen automaticky.

Popis parametrů GA

Pro efektivní činnost GA je klíčové správné nastavení jeho parametrů. Uvádím zde stručný popis jednotlivých parametrů GA, který by pro Vás měl být malou nápovědou.

1) Přerušit při stagnaci trvající po XX generací - v případě, že nebylo po určitý počet generací nalezeno žádné kvalitnější řešení, dojde k automatickému přerušení GA (viz parametr Počet nezávislých běhů GA). Pokud je parametr nastaven na 0, k přerušení nedojde a běh GA je ukončen po nastaveném počtu generací.

2) Počet nezávislých běhů GA - určuje počet opakování GA. Řešením úlohy jsou potom nejkvalitnější nalezené rozvrhy ze všech běhů. Pokud je v některém běhu nalezeno řešení bez konfliktů, dojde k přerušení GA a zbývající běhy se již neprovedou.

3) Počet generací - určuje počet iterací GA. V případě, že máte nastaveno přerušení při stagnaci, může dojít k ukončení běhu GA před dosažením zvoleného počtu generací. Také v případě, že je nalezeno řešení bez konfliktů, dojde k přerušení GA. Doporučuji nastavit vyšší počet generací (200 a více) a současně zapnout přerušení při stagnaci.

4) Počet jedinců - určuje počet jedinců v populaci. Čím vyšší počet jedinců nastavíte, tím širší prostor (možných řešení) je prohledáván a tím vyšší je pravděpodobnost nalezení optimálního řešení. Úměrně tomu se však snižuje i rychlost programu. Dobrých výsledků lze dosáhnout zhruba již od 100 jedinců.

5) Počet elitních jedinců - určuje počet nejkvalitnějších jedinců, kteří automaticky postupují do další generace (beze změn), aniž by prošli selekcí, křížením a mutací. Standardně: 1 - 5 jedinců.

6) Pravděpodobnost křížení - určuje s jakou pravděpodobností má docházet ke křížení. Standardně: 50 - 75 %.

7) Horní a dolní pravděpodobnost "opravné" mutace - v případě úplného GA je opravná mutace aplikována dynamicky: z počátku s vyšší pravděpodobností, později s nižší. To lze interpretovat tak, že v počátečních generacích je preferována větší šíře prohledávaného prostoru (možných řešení) a v pozdějších generacích jsou spíše prohledávána blízká okolí nejkvalitnějších řešení. Standardně: 100 % a 25 %.

8) Pravděpodobnost mutace - pevně definované předměty - stanovuje s jakou pravděpodobností má docházet k opravné mutaci na dnech v rozvrhu, ve kterých jsou pevně definované předměty (s pevně stanovenou dobou výuky). Standardně: 50 - 75 %.

9) Pravděpodobnost "klasické" mutace - určuje s jakou pravděpodobností má být prováděna klasická mutace. Klasická mutace má v tomto programu spíše symbolický význam, protože její funkce je zde plně zastoupena opravnou mutací. Standardně: 1 - 5 %.