Genetiniai algoritmai

Genetiniai algoritmai yra euristinių, stochastinių optimizavimo metodai , kurie buvo siūlomi pirmą kartą 1975 metais, Olandijoje. Jie remiasi evoliucijos idėja natūralios atrankos, kuri siūlo net Darvinas.

Genetiniai algoritmai dirbti su įvairių asmenų, tai yra gyventojų, kur kiekvienas gali tarnauti kaip išspręsti bet konkrečios problemos. Kiekvienas individas turi būti vertinamas atsižvelgiant į prisitaikymo laipsnis, priklausomai nuo to, kaip gerai yra sprendimas, kuris atitinka tai. Jei mes manome, kad, atsižvelgiant į jų pobūdį, yra apskaičiuota, efektyvumo kūno laipsnį už išteklių konkurso metu. Asmenys yra daug labiau pritaikytos, gali daugintis priemonėmis kryžminimosi su kitais nariais gyventojų. Tai sukelia naujų rūšių, kurios sujungia tam tikrų savybių perduodami kaip palikimas iš tėvų išvaizdą.

Mažiau pritaikyti asmenys galės daugintis palikuonių yra mažiau tikėtina, kad savybės jie turi, bus palaipsniui išnyksta per visą gyventojų raida. Kartais yra spontaniški pokyčiai genų ar mutacijų. Pasirodo, kad geri charakteristikos iš kartos į kartą bus platinamas visoje populiacijoje. Kryžminimosi asmenis, kurie geriausiai tinka, todėl tai, kas tyrinėjo paieškos svetainėse, kurios atstovauja didžiausią ateitį. Galų gale, tai yra sprendimas. Genetiniai algoritmai turi į tai, kad tai yra santykinai trumpą laiką apytikslių sprendimų, kurie optimaliai pasinaudoti. Tai verta apsvarstyti klausimą dėl programavimo.

Genetiniai algoritmai yra sudaryta iš šių dalių:

- chromosomos, vaizduojantis problemos sprendimas pagal nagrinėjimo susideda iš genų. Ši populiacija chromosomų yra laikomas pirminis;

- pareiškimų rinkinys (sukurtas generuoti naujus sprendimus dėl naujų gyventojų pagrindu);

- tikslo funkcija (skirta įvertinti sprendimų tinkamumą).

Dėl genetinio algoritmo suteikia standartinį rinkinį operatorių atranka, mutacija ir crossover. Tai galima laikyti genetinių algoritmų naudojimas su pagalba išsiaiškinti, ką kiekvienas tikrą operatorių. Operatoriaus pasirinkimas parenka chromosomų pagal ką fitneso funkcijų reikšmes. Čia jis pateikiamas ne mažiau kaip du iš populiariausių operatorių: turnyrą ir ruletę. ruletė metodas apima atrankos asmenims naudotis N veikia. Už kiekvieną gyventojų dirba ruletės rato nariui yra vieno sektoriaus į reikiamą vertę. Nariai gyventojų su žymiai didesniu prisitaikymo šiame atrankos bus pasirinktas dažniau nei atstovų, kurie turi mažą fitneso. Kai šis metodas yra įgyvendinamas turnyras n Komandos, kurios leidžia asmenys pasirinkti n. Kiekvieno renginio pagrindas nustatyti imties k elementų gyventojų, geriausias pavyzdys tarp jų turėtų būti pasirinkta.

Jei ir toliau svarstyti programavimo algoritmus, būtina pasakyti apie metodą, vadinamą kryžminimas. kirtimo operatorius apsikeisti porcijomis chromosomų arba chromosomos poros populiacijos.

Paskutinis operatorius - mutacijos - Dėl stochastinis variacijos chromosomos.

Konkrečiai atsižvelgiant į genetinių algoritmų naudojimo suteikia daugiau didelės apimties medžiaga, nei gali tilpti popieriaus, todėl ji turėtų būti laikoma atskirai.