Для чего же нужно столько различных способов мутации?

Дело в том, что главный бич многих генетических алгоритмов — недостаток разнообразия в особях. Достаточно быстро выделяется один-единственный генотип, который представляет собой локальный максимум, а затем все элементы популяции проигрывают ему отбор, и вся популяция «забивается» копиями этой особи. Это — один из способов борьбы с таким нежелательным эффектом.

Мутации в задаче коммивояжёра.

Так же, как и в случае со скрещиванием, мы не можем просто изменить одну «хромосому» и ожидать от этого адекватного результата.

Что делать в этой ситуации?

Так как нельзя просто изменить одну хромосому в условиях нашей задачи, то можно просто поменять их местами (рис. 8.2). Таким образом, минимальное число хромосом, участвующих в мутации, будет равняться двум.

Мутация множества городов. Заключается в следующем: Случайным образом выбираем две точки разрыва, а затем меняем местами «хромосомы» между этими двумя точками, конечно, тоже случайным образом.

Надо отметить, что минимальное число «хромосом», участвующих в данной мутации — четыре, так как при меньшем количестве нам просто нечего будет менять.

Использование генетического алгоритма для решения задачи коммивояжёра позволяет снизить скорость поиска области наилучших решений за счёт того, что этот алгоритм не перебирает все возможные значения, а, подражая биологической эволюции, отбирает на каждом шаге всё лучшие решения.

Совместное же его использование с другими эвристическими алгоритмами, которые будут предоставлять начальные значения, а также использование переборных методов для локальной оптимизации в операторах мутации могут дать дополнительный прирост в скорости.