Genetyske algoritmen

Genetic algoritmen binne heuristyske, Goražde optimalisearjen metoades dy't foarsteld foar de earste kear yn 1975, Holland. Se binne basearre op it idee fan de evolúsje troch natuerlike seleksje, dy't biedt sels Darwin.

Genetic algoritmen wurkje mei in ferskaat oan yndividuen, dat is in befolking dêr't elk yndividu kin tsjinje as in oplossing foar eltse bepaald probleem. Eltse yndividu hat wurde beoardiele op 'e mjitte fan oanpassing, ôfhinklik fan hoe goed is de oplossing dy't oerienkomt mei it. As wy beskôgje dat yn relaasje ta de natuer, dêr wurdt rûsd de mjitte fan effisjinsje fan it lichem yn 'e kompetysje foar middels. Partikulieren binne folle mear oanpast, kin reprodusearjen troch middel fan cross-breeding mei oare leden fan 'e befolking. Dit soarget de ferskining fan nije soarten, dy't kombinearje bepaalde skaaimerken oerbrocht as in erfenis fan de âlden.

Minder oanpast partikulieren sil by steat wêze om te reprodusearjen neiteam binne minder kâns, sadat de eigenskippen se besitte, sille stadichoan ferdwine yn 'e ûntjouwing fan' e hiele befolking. Soms binne der spontane feroarings yn de genen of mutaasjes. It docht bliken dat de goede eigenskippen fan generaasje op generaasje wurdt ferdield hiele befolking. Interbreeding yndividuen dy't binne de bêste gaadlik, dy't liedt ta wat wurdt ûndersyk dien nei sykjen sites dy't fertsjintwurdigje de grutste takomst. By einsluten, it is de oplossing. Genetyske algoritmen hawwe it foardiel fan it feit dat it in relatyf koarte perioade fan tiid approximate oplossings, dy't optimaal. It is de muoite wurdich sjoen de dei oangeande programmearring.

Genetic algoritmen binne gearstald út de neikommende komponinten:

- gromosoom fertsjintwurdiget in oplossing foar it probleem yn behanneling bestiet út genen. Dit befolking fan chromosomes wurdt beskôge basisûnderwiis;

- in set fan de útspraken (ûntwurpen om nije oplossingen oan de hân fan de nije befolking);

- de objektive funksje (ûntwurpen om evaluearje de geskiktheid fan de oplossingen).

Foar de genetyske algoritme jout in standert set fan operators: seleksje, mutaasje en crossover. It is mooglik om beskôgje it brûken fan genetyske algoritmen mei help clarify wat elk bepaalde operator. Operator seleksje selektearret chromosomes yn oerienstimming mei wat de wearden fan de fitness funksjes. Hjir is it wurdt presintearre op syn minst twa fan de meast populêre operator: toernoai en roulette. Roulette metoade giet it om it útoefenjen fan de seleksje fan yndividuen troch n runs. Foar elk lid fan de befolking wurksum yn 'e roulette tsjil befettet ien sektor oan de ferplichte wearde. Leden fan de befolking mei in signifikant heger taryf fan oanpassing yn dizze seleksje wurdt keazen faker as de fertsjintwurdigers dy't hawwe lege fitness. As de metoade wurdt útfierd toernoai n Teams dy't tastean yndividuen te selektearjen n. De basis fan elk evenemint lei de stekproef k eleminten fan de befolking, de bêste eksimplaar ûnder harren selektearre wêze.

As jo trochgean te beskôgje programmapartners algoritmen, is it nedich om te fertellen oer in metoade neamd crossbreeding. krusing operator wurdt útwiksele tusken de pear dielen fan chromosomes of gromosoom yn in befolking.

Lêste operator - mutaasjes - de Goražde fariaasje fan it chromosome.

Spesifike ôfwaging fan it brûken fan genetyske algoritmen jout in mear mânske materiaal dan kinne passe yn 'e papieren, dus dat moat beskôge wurde apart.