Algoritm genetic: spare parts inventory

Salut,
Am o problema in legatura cu urmatorul articol ( http://arxiv.org/ftp...2/1002.2195.pdf ) si anume nu am inteles ce inseamna Nrep si Nt din formula functiei de fitness (pagina 6). Autorii zic acolo ca generarea populatiei initiale se face asa:

• se genereaza prima data 2 cromozomi (valori intre [-stockLevel, +stockLevel] ) - de ce 2?
  
• apoi aici cred ca e cheia pentru functia finess: se genereaza aleatore un singur cromozom si se cauta fiecare gena din cromozomul (cei doi cromozomi ?) initial in cromozomul nou generat pentru a afla numarul de aparitii al acelui numar (stock level)?
  
• pentru pasul de selectie al parintilor se poate folosi roulette wheel method? In formula aceasta pe care am vazut-o peste tot se partitioneaza intervalul [0,1] in bucati proportionale cu finess-ul fiecarui individ (normalizare la suma fitness-urilor tuturor cromozomilor din populatia curenta) si aici logaritmul ia valori intre (-1, 0] deci nu pot sa fac suma asta, as putea de exemplu sa fac suma din abs(fitness[i]) si sa partitionez asa? (sau fac o confuzie monumentala prin matematica ).

Astept cu interes raspunsurile voastre. Daca nu am fost clar, mai detaliez.
Multumesc.

PS: Sper ca am postat unde trebuie, daca nu, rog sa fie mutat in sectiunea corespunzatoare.

Edited by 4evryng, 23 November 2014 - 15:49.

1- in mod normal ar trebui sa se construiasca toata populatia de cromozomi, daca initializeaza decat 2 inseamna ca populatia lor este formata din 2 cromozomi. In tot articolul nu mentioneaza care este numarul de cromozomi (populatia). Din cate imi amintesc eu numarul de cormozomi ar trebui sa fie minimi de zece ori numarul de gene dintr-un cromozom. Pe de alta parte desenele incluse in articol sunt sub orioce critica pentru ca au multe parti ilizibile, de exemplu in interfata cu parametrii algorimului ei spun ca arae si dimenisunea populatie insa nu se vede nimic.

2- cromozomul generat (mai bine zis modificat, mutant) aleator face parte din etapa de mutatie, daca modifica doar unul si au o populatie de doi practic algortimul se transforma din algoritm genetic in cautare aleatorie, mutatiile trebuie sa aiba o pondere mica spre foarte mica in modificarea cromozomilor si ajuta la iesirea din minime locale. Dupa cum am inteles eu functia respectiva nu e de prea mare ajutor pentru ca imi spune care cromozom are secventa de numere cu cea mai mare repetitie in baza los de date. Lucrul asta ii poti afla examinand direct baza de date, nu mai nevoie de un algorim genetic. Daca in schimb se iau in considerare toate stocurile indiferent ca-s de la fabrica, punte de distributie, sau agenti nu stiu cat de bine este modelata problema reala a stocurilor pentru ca fabrica, puntul de distributie sau agentul pot avea caracteristici diferite. Undeva in articol pomenesc de o strategie numita GAUX, poate ca functia fitness are legatura cu strategia mentionata.

3- cred ca se poate, problema este ca functia fitness a unei populatii nu este normalizata, asa cum ai observat si tu. Poti calcula modulul si apoi 1 - modul, pentru ca valoarea apropiata de zero este cea care este considerata mai apropiata de valoarea ideala. Existe multe scheme de partitionare a cromozomilor in vederea imperecherii, trebuie vazut care din ele se potriveste cel mai bine. Daca cromozomii cu functie fitness mai mica au pondere mai mare poti intra mai repede intr-un minim local din care iesi numai prin mutatii. Pentru inceput incearca sa ponderezi la fel toti cromozomii si dupa aceea vezi cum evolueaza.