COMPARE OF GENERATIONAL STRATEGY APPLICATION IN GOLDBERG AND HOLLAND MODELS FOR THE HOMOGENEOUS MINIMAX PROBLEM SOLUTION
Abstract
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.
About the Authors
Natalya Igorevna Trotsyuk
Don State Technical University, Russia
Russian Federation
Russian Federation
Valery Grigoryevich Kobak
Don State Technical University, Russia
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Кобак, В. Г. Сравнительные характеристики модификации модели Холланда при поко-ленческой стратегии / В. Г. Кобак, Н. И. Троцюк, Б. А. Рожковский // Тр. Сев.-Кавк. фил. Моск. техн. ун-та связи и информатики. — Ростов-на-Дону : ПЦ «Университет» Сев.-Кавк. фил. Моск. техн. ун-та связи и информатики, 2014. — Ч. 1. — С. 319–322.
2. Кобак, В. Г. Сравнительный анализ алгоритмов : генетического с элитой и Крона с гене-тическим начальным распределением / В. Г. Кобак, Н. И. Троцюк // Мат. методы в технике и тех-нологиях : сб. тр. XXVI междунар. науч. конф. — Саратов, 2013. — Т. 12, ч. 2. — С. 62–64.
3. Кобак, В. Г. Использование поколенческой стратегии модели Голдберга при решении однородной минимаксной задачи / В. Г. Кобак, Н. И. Троцюк // Аспирант. — 2014. — № 2. — С. 62–64.
4. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В. В. Корнеев [и др.]. — Москва : Нолидж, 2000. — 352 с.
5. Нейдорф, Р. А. Сравнительный анализ эффективности вариантов турнирного отбора ге-нетического алгоритма решения однородных распределительных задач / Р. А. Нейдорф, В. Г. Кобак, Д. В. Титов // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2009. — Т. 9, № 3. — С. 410–418.
6. Курейчик, В. М. Генетические алгоритмы и их применение / В. М. Курейчик. — Изд. 2-е, доп. — Таганрог : Изд-во Таганрог. радиотехн. ун-та, 2002. — 242 с.
7. Курейчик, В. М. Генетические алгоритмы / В. М. Курейчик, Л. А. Гладков, В. В. Курейчик. — Москва : Физматлит, 2006. — 319 с.
8. Коффман, Э. Г. Теория расписаний и вычислительные машины / Э. Г. Коффман. — Москва : Наука, 1984. — 336 с.
9. Пашкеев, С. Д. Машинные методы оптимизации в технике связи / С. Д. Пашкеев, И. Р. Менязов, В. Д. Могилевский. — Москва : Связь, 1976. — 250 c.
10. Батищев, Д. И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач / Д. И. Батищев. — Воронеж : Воронеж. гос. техн. ун-т, 1995. — 69 с.
Review
For citations:
Trotsyuk N.I., Kobak V.G. COMPARE OF GENERATIONAL STRATEGY APPLICATION IN GOLDBERG AND HOLLAND MODELS FOR THE HOMOGENEOUS MINIMAX PROBLEM SOLUTION. Vestnik of Don State Technical University. 2014;14(3):138-144. (In Russ.) https://doi.org/10.12737/5708
Views:
522
Email this article 