Genetiese algoritmes

Genetiese algoritmes heuristiese, stogastiese optimalisering metodes wat voorgestel is vir die eerste keer in 1975, Holland. Dit is gebaseer op die idee van evolusie deur natuurlike seleksie, wat selfs Darwin bied.

Genetiese algoritmes werk met 'n verskeidenheid van individue, wat is 'n bevolking waar elke individu as 'n oplossing vir 'n spesifieke probleem kan dien. Elke individu beoordeel moet word op die graad van aanpassing, afhangende van hoe goed is die oplossing wat ooreenstem met dit. As ons kyk na dit in verband met die aard, daar is beraam dat die graad van doeltreffendheid van die liggaam tydens die kompetisie vir hulpbronne. Individue is baie meer aangepas kan plant voort deur middel van kruisteling met ander lede van die bevolking. Dit veroorsaak dat die voorkoms van nuwe spesies, wat sekere eienskappe oorgedra as 'n nalatenskap van ouers kombineer.

Minder aangepas individue sal in staat wees om 'n nageslag is minder geneig voort te plant, sodat die eienskappe wat hulle besit, sal geleidelik verdwyn tydens die evolusie van die hele bevolking. Soms is daar spontane veranderinge in gene of mutasies. Dit blyk dat die goeie eienskappe van geslag tot geslag sal versprei oor die hele bevolking. Verbastering individue wat die beste geskik is, wat lei tot wat nagevors word zoeksites dat die grootste toekoms verteenwoordig. Op die ou end, dit is die oplossing. Genetiese algoritmes het die voordeel van die feit dat dit 'n relatief kort tydperk van die tyd benaderde oplossings, wat optimale is. Dit is die moeite werd oorweging van die kwessie met betrekking tot ontwikkeling.

Genetiese algoritmes bestaan uit die volgende komponente:

- chromosoom, wat is die oplossing van die probleem uit gene. Dit bevolking van chromosome is primêre beskou;

- 'n stel van state (ontwerp om nuwe oplossings aan die hand van nuwe bevolking op te wek);

- die doelfunksie (ontwerp om te evalueer die geskiktheid van oplossings).

Vir die genetiese algoritme bied 'n standaard stel operateurs: seleksie, mutasie en crossover. Dit is moontlik om te oorweeg die gebruik van genetiese algoritmes met die hulp te verduidelik wat elke spesifieke operateur. Operateur seleksie kies chromosome in lyn met wat die waarde van hul fiksheid funksie. Hier is dit aangebied word ten minste twee van die gewildste operateur: toernooi en roulette. roulette metode behels die uitoefening van keuse van individue deur N lopies. Vir elke lid van die bevolking in diens in die roulette wiel bevat een sektor tot die vereiste waarde. Lede van die bevolking met 'n aansienlik hoër koers van aanpassing in hierdie seleksie sal meer dikwels gekies word as die verteenwoordigers wat lae fiksheid het. Wanneer die metode toegepas toernooi N Spanne wat toelaat dat individue om n te kies. Die basis van elke gebeurtenis het die monster k elemente van die bevolking, moet die beste voorbeeld onder hulle gekies word.

As jy aanhou om algoritmes vir ontwikkeling beskou, is dit nodig om te vertel van 'n metode genoem kruisteling. kruising operateur uitgeruil tussen die paar gedeeltes van chromosome of chromosome in 'n bevolking.

Laaste operateur - mutasies - die stogastiese variasie van die chromosome.

Spesifieke oorweging van die gebruik van genetiese algoritmes bied 'n meer omvangryke materiaal as kan inpas in die koerant, so dit moet in ag geneem afsonderlik.