Գենետիկական ալգորիթմները

Գենետիկական ալգորիթմները heuristic, Ստոխաստիկ օպտիմալացման մեթոդները , որոնք առաջարկվող առաջին անգամ 1975 թ., Հոլանդիայում: Դրանք հիմնված գաղափարի վրա էվոլյուցիայի կողմից բնական ընտրության, որն առաջարկում նույնիսկ Darwin.

Գենետիկական ալգորիթմներ աշխատել մի շարք անհատների, այսինքն, մի բնակչությունը, որտեղ յուրաքանչյուր անհատ կարող է ծառայել որպես լուծման որեւէ կոնկրետ խնդրի. Յուրաքանչյուր անհատ պետք է գնահատվի աստիճանի ադապտացիայի, կախված նրանից, թե որքան լավն է այն լուծումը, որը համապատասխանում է դրան: Եթե հաշվի առնենք, այն առնչությամբ, որ բնության, կա գնահատվում ՕԳԳ մարմնի ընթացքում մրցույթի ռեսուրսների. Անհատներ են, շատ ավելի հարմարեցված, կարող վերարտադրել միջոցով խաչաձեւ բազմացման այլ անդամների բնակչության. Սա հանգեցնում է տեսքը նոր տեսակների, որը միավորել է որոշակի հատկանիշներ փոխանցվող որպես ժառանգություն ծնողների:

Պակաս ադապտացված ֆիզիկական անձինք կարող են վերարտադրել ժառանգ են քիչ հավանական է, որ հատկությունների նրանք ունեն, աստիճանաբար անհետանում են, որ էվոլյուցիայի ողջ բնակչության համար: Երբեմն լինում են ինքնաբուխ փոփոխություններ գեների կամ մուտացիաների. Ստացվում է, որ լավ բնութագրերը սերնդե սերունդ կբաժանվի ողջ բնակչությանը: Խաչասերման անհատներին, որոնք լավագույնս պիտանի, հանգեցնելով ինչ է ուսումնասիրել որոնման կայքերը, որոնք ներկայացնում են ամենամեծ ապագան: Ի վերջո, դա լուծում. Գենետիկական ալգորիթմներ ունեն առավելություն է նրանով, որ այն հանդիսանում է համեմատաբար կարճ ժամանակահատվածում, մոտավոր լուծումներ, որոնք օպտիմալ. Այն արժե հաշվի առնելով հարցի վերաբերյալ ծրագրավորման.

Գենետիկական ալգորիթմները, որոնք կազմված է հետեւյալ բաղադրիչներից.

- քրոմոսոմի ներկայացնող մի լուծում է խնդրի վերաբերյալ քննարկմանը բաղկացած գեների. Այս բնակչությունը քան-chromosomes համարվում է առաջնային.

Մի շարք հայտարարություններով (նախագծված է առաջացնում նոր լուծումներ հիման վրա նոր բնակչության).

- նպատակը ֆունկցիան (նախատեսված է գնահատել համապատասխանությունը լուծումների):

Համար գենետիկական ալգորիթմի ապահովում ստանդարտ շարք օպերատորների: ընտրությունը, փոփոխություն եւ crossover. Այն հնարավոր է համարում, որ օգտագործումը գենետիկ ալգորիթմների օգնությամբ պարզել, թե ինչ յուրաքանչյուր կոնկրետ օպերատորին: Օպերատոր ընտրությունը ընտրում քրոմոսոմները համաձայն է այն, ինչ արժեքների ֆիթնես գործառույթների. Այստեղ այն ներկայացված է առնվազն երկուսը ամենահայտնի օպերատորի: մրցաշարը եւ ռուլետկա. ռուլետկա մեթոդը ներառում իրականացումը ընտրության անհատների կողմից n փախնում. Յուրաքանչյուր անդամ բնակչության աշխատող ռուլետկա անիվ պարունակում է մի հատվածի պահանջվող արժեքի. Անդամները բնակչության հետ զգալիորեն ավելի բարձր փոխարժեքով ադապտացիայի այս ընտրության կընտրվի ավելի հաճախ, քան ներկայացուցիչների, որոնք ունեն ցածր ֆիթնես. Երբ մեթոդը իրականացվում մրցաշարը n թիմերը, որոնք թույլ են տալիս անհատներին ընտրել n. Հիմքը յուրաքանչյուր միջոցառման դրել օրինակելի k տարրեր բնակչության, լավագույն նմուշը նրանց շրջանում պետք է ընտրել:

Եթե դուք շարունակեք համարում է ծրագրավորման ալգորիթմներ, դա անհրաժեշտ է պատմել այն մասին, որ մեթոդը կոչվում crossbreeding: անցման օպերատորը փոխանակել միջեւ զույգ մասերում, քրոմոսոմների կամ քրոմոսոմի մի բնակչության.

Վերջին օպերատոր - մուտացիաները - ի Stochastic տատանումների chromosome.

Հատուկ քննարկումը օգտագործման գենետիկական ալգորիթմների ապահովում է ավելի ծավալուն նյութ քան կարող է տեղավորել է թղթի վրա, ուստի այն պետք է քննարկվի առանձին: