¿Cómo probar la robustez de un algoritmo genético?

Question

Como sabemos, el algoritmo genético es un procedimiento aleatorio, y sus resultados están relacionados con la semilla aleatoria inicial.

De un documento (Lucas. et al., 2015 ) En este sentido, dice: "Un algoritmo genético puede, por tanto, derivar un conjunto diverso de soluciones óptimas de Pareto en una sola ejecución de optimización, lo que supone una gran ventaja sobre otros métodos que requieren múltiples ejecuciones para caracterizar el espacio de objetivos múltiples"

Un trabajo similar al que he realizado se obtiene también de una sola ejecución de optimización. Y quiero establecer un experimento repetido para probar la robustez del rendimiento del AG.

Cómo medir la robustez del algoritmo genético. He establecido diferentes semillas y he realizado varios experimentos repetidos.

Answer 1

No estoy de acuerdo con la primera frase. Los algoritmos genéticos son métodos globales estocásticos y si el resultado cambia significativamente con diferentes semillas aleatorias, simplemente significa que el algoritmo converge a óptimos locales y por lo tanto no está funcionando bien. En ese caso, habría que reparametrizar los operadores genéticos y probablemente también el tamaño de los cromosomas y la población. El AG puede ser extremadamente eficiente sólo cuando el compensación espacio-temporal es sabiamente contabilizado.

Cosas que puede hacer para evaluar el rendimiento de GA:

• Asegúrate de que cada vez que entrenes el algoritmo converja al mismo vecindario óptimo independientemente de la semilla aleatoria utilizada.
• Asegúrese de que el vecindario óptimo detectado esté lo más cerca posible del óptimo global.
• Asegúrese de que, no importa lo que intente, la salida de la función de coste no puede mejorarse significativamente (por ejemplo, aplicando un método local como el descenso de gradiente estocástico o la escalada de colina en la solución óptima del AG).
• Asegúrese de alcanzar la solución óptima sin desperdiciar recursos de tiempo y espacio .

Estos son los pasos que yo sugeriría, pero el hecho de que se produzca una mejora espectacular depende en gran medida de la complejidad de su espacio de búsqueda y de la disponibilidad de sus recursos.