Генетски алгоритми

Генетските алгоритми се хеуристичка, стохастички оптимизација на методите кои биле предложени за прв пат во 1975 година, Холандија. Тие се базираат на идејата за еволуција преку природна селекција, која нуди дури и Дарвин.

Генетските алгоритми за работа со различни поединци, тоа е население при што секој поединец може да послужи како решение за некој посебен проблем. Секој поединец треба да се оценува од степенот на адаптација, во зависност од тоа колку добро е решение што одговара на него. Ако сметаме дека во однос на природата, таму се проценува степенот на ефикасноста на телото за време на конкуренција за ресурси. Поединци се многу прилагодени, може да репродуцира преку крос-одгледување со другите членови на населението. Ова предизвикува појава на нови видови, кои се комбинираат одредени карактеристики се пренесуваат како наследство од родителите.

Помалку прилагодени лица ќе можат да се репродуцираат потомство се со помала веројатност, така што својствата кои ги поседуваат, постепено ќе исчезнат во текот на еволуцијата на целата популација. Понекогаш постојат спонтани промени во гените или мутации. Излегува дека добрите карактеристики од генерација на генерација ќе биде дистрибуиран низ населението. Вкрстување лица кои се најдобро одговара, што доведува до тоа што е истражено сајтови за пребарување, кои претставуваат најголема иднина. На крајот на краиштата, тоа е решение. Генетските алгоритми имаат предноста на фактот дека тоа е релативно краток временски период приближна решенија, кои се оптимални. Тоа е вреди да се размислува прашањето за програмирање.

Генетските алгоритми се состои од следниве компоненти:

- хромозомот претставува решение за проблемот што се разгледува се состои од гени. Оваа популација на хромозоми се смета за примарна;

- збир на извештаи (со цел да се генерираат нови решенија врз основа на нова популација);

- целта функција (дизајнирана за да се оцени соодветноста на решенија).

За генетски алгоритам обезбедува стандарден сет на оператори: селекција, мутација и скретница. Можно е да се разгледа употребата на генетски алгоритми со помош разјасни што секој посебен оператор. Оператор избор избира хромозоми во согласност со она што вредностите на функциите на фитнес. Тука се претставени најмалку две од најпопуларните оператор: турнирот и рулет. метод рулет вклучува примена на селекцијата на поединците со n работи. За секој член од населението вработено во рулет велосипед содржи еден сектор на потребната вредност. Членовите на население со значително повисока стапка на адаптација во овој избор ќе биде избран почесто од претставниците кои имаат ниско ниво на фитнес. Кога методот се спроведува турнир n тимови кои им овозможуваат на поединците да изберете n. Основата на секој настан поставени примерокот k елементи на населението, треба да бидат избрани најдобрите примерок меѓу нив.

Ако продолжите да ја разгледа програмски алгоритми, потребно е да се каже за метод наречен вкрстување. премин оператор се разменуваат помеѓу пар на делови од хромозоми или хромозом во една популација.

Последните оператор - мутации - варијација стохастички на хромозомот.

Специфични разгледување на користење на генетски алгоритми, обезбедува повеќе обемниот материјал не може да се вклопат во хартија, па затоа треба да се разгледува одделно.