Вернуться к статье

МЕТОДИКА ПРИМЕНЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ IT-ПРОЕКТОВ

Таблица 1 - Управляющие параметры генетического алгоритма

Параметр

Значение

Обоснование выбора

Размер популяции

100 особей

Обеспечивает достаточный охват пространства поиска без избыточной вычислительной нагрузки.

Количество поколений

100

Эмпирически установлено, что стабилизация значения целевой функции наступает к 60–80 поколению.

Вероятность скрещивания (Pc)

0,85

Высокий уровень рекомбинации способствует эффективному обмену успешными признаками между вариантами команд.

Вероятность мутации (Pm)

0,05

Низкий уровень мутации предотвращает разрушение хороших решений, внося лишь необходимый элемент случайности.

Элитарность

2 особи

Две лучшие команды из текущего поколения гарантированно переносятся в следующее без изменений, чтобы сохранить лучший найденный результат.

Критерий остановки

Стагнация или лимит эпох

Алгоритм завершает работу по достижении 100 поколений или если значение фитнес-функции лучшей особи не меняется в течение 15 поколений.

параметры определены автором в ходе экспериментальной настройки