The comparative analysis of the effectiveness of Goldberg and Holland’s classical models and their modifications using various options of the generational strategy is presented. The concept assuming that the number of individuals in a generation does not change is used in the classical genetic algorithms. An approach advancing the efficiency of standard Goldberg and Holland’s models through varying the number of individuals in a generation is considered. Various embodiments of the generational strategy are used to solve the homogeneous minimax scheduling problem related to the class of NP-complete problems. The computational experiment conducted for a various number of processors and works has shown that this approach can significantly improve the genetic algorithm efficiency by small changes in the standard models allowing obtain the solution that is closer to the accurate solution.
Представлен сравнительный анализ эффективности классических моделей Голдберга и Холланда и их модификаций, использующих различные варианты поколенческой стратегии. В классических генетических алгоритмах используется концепция, предполагающая, что количество особей в поколении не изменяется. Рассмотрен подход, позволяющий повысить эффективность работы стандартных моделей Голдберга и Холланда за счёт варьирования количества особей в поколении. Различные варианты поколенческой стратегии применены для решения однородной минимаксной задачи теории расписаний, относящейся к классу NP-полных задач. Проведённый вычислительный эксперимент для различного количества процессоров и работ показал, что данный подход позволяет значительно повысить эффективность работы генетических алгоритмов путём малых изменений стандартных моделей, позволяя получать решение, более близкое к точному.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.