К числу новых генетических операторов относятся сегрегация, транслокация, дупликация, делеция.

Сегрегация – это случайный селекционный процесс синтеза хромосом дочерней особи из различных по размеру, количеству и местоположению фрагментов хромосом родительских особей. Основное требование, которое необходимо соблюдать при выполнении сегрегации, – сохранение длины генотипа.

Пример сегрегации для создания потомка из трёх родительских хромосом приведён ниже:

– родительские хромосомы:

a1 b1 c1 d1 e1 f1 g1 h1
a2 b2 c2 d2 e2 f2 g2 h2
a3 b3 c3 d3 e3 f3 g3 h3

– дочерние хромосомы:

d1 e1 f1 g1 f2 b3 c3 d3

Генетический оператор транслокации позволяет случайным образом изменить последовательность генов отдельного фрагмента хромосомы.

Это проиллюстрировано на следующем примере:

– родительская хромосома:

a b c d e f g h

– дочерняя хромосома:

a b c f d e g h

Дупликация – это удвоение некоторых генов или фрагментов хромосомы.

На следующем примере показано удвоение фрагмента длиной в два гена, взятого с третьей позиции родительской хромосомы:

– родительская хромосома:

a b c d e f g h

– дочерняя хромосома:

a b c d c d g h

Из примера видно, что дублирующий фрагмент замещает такой же по размеру фрагмент родительской хромосомы. В общем случае месторасположение дубликата на хромосоме может быть любым, не перекрывающим оригинал.

Делеция представляет собой генетический оператор, позволяющий исключить повторение генов или небольших по размеру фрагментов родительской хромосомы в одной или нескольких случайных позициях. Очевидно, что для реализации данного оператора повторение действительно должно иметь место. По сути, действие данного оператора противоположно дупликации, рассмотренной выше. Применение данного оператора к одному или нескольким фрагментам не исключает возможности присутствия таких же повторяющихся фрагментов на других участках хромосомы.

Пример делеции повторяющегося фрагмента длиной в два гена приведён ниже:

– родительская хромосома:

a b c1 d1 e c1 d1 h

– дочерняя хромосома:

a b c1 d1 e c2 d2 h

Известны случаи применения более сложных модификаций основных генетических операторов, новых операторов и комбинирования различных операторов между собой, однако обеспечиваемый ими прирост эффективности работы не достаточен для компенсации потерь машинного времени и уменьшения производительности генетического алгоритма, связанных с ресурсоёмкостью таких операторов и комбинаций.

По материалам учебного пособия:
Дударов С. П. Математические основы генетических алгоритмов: учеб. пособие/ С. П. Дударов. – М.: РХТУ им. Д. И. Менделеева, 2012. – 56 с.