КомпьютерлерБағдарламалау

Генетикалық алгоритмдер

Генетикалық алгоритмдер эвристикалық, стохастикалық болып оңтайландыру әдістері 1975, Голландияда алғаш рет ұсынылды. Олар эволюция идеясын негізделген табиғи іріктеу арқылы тіпті Дарвина ұсынады.

Генетикалық алгоритмдер деп әрбір жеке қандай да бір нақты проблеманы шешу ретінде бола алады халықтың болып, жеке тұлғалардың түрлі жұмыс істеу. Әрбір жеке оған сәйкес келетін шешім қаншалықты жақсы қарай, бейімдеу дәрежесіне бағалануы тиіс. біз табиғатқа қатысты оны қарастыру болса, ресурстар үшін бәсеке барысында органның тиімділігін дәрежесі бар бағаланады. Жеке тұлғалар, әлдеқайда бейімделген халықтың басқа да мүшелерімен будандастыру арқылы ойнатуға болады. Бұл ата-анасынан мұра ретінде берілетін белгілі бір сипаттамаларын біріктіру жаңа түрлерінің пайда болуын тудырады.

Кем бейімделген жеке тұлғалар олар ие қасиеттері, бірте-бірте бүкіл халықтың эволюция барысында жоғалады, сондықтан, кем ықтимал ұрпақтарын ойнатуға алады. Кейде гендер немесе мутацияға риясыз өзгерістер бар. Ол ұрпақтан ұрпаққа жақсы сипаттамасы халыққа таралатын болады екен. ең болашағы ең қолайлы, зерттелген қандай жетекші іздеу сайттары бар тұлғаларды шағылысу. Ақыр аяғында, бұл шешім болып табылады. Генетикалық алгоритмдер, ол оңтайлы болып табылады уақыт шамамен шешімдер, салыстырмалы түрде қысқа мерзім екендігіне артықшылығы бар. Бұл бағдарламалау қатысты мәселені қарау тұр.

Генетикалық алгоритмдер мынадай құрамдас бөліктерден тұрады:

- қаралатын мәселенің шешімін білдіретін гендер тұрады. Бұл халық хромосомалар негізгі болып саналады;

- (жаңа халықтың негізінде жаңа шешімдерді генерациялау үшін арналған) есептілігін жиынтығы;

- объективті функциясы (шешімдер жарамдылығын бағалауға арналған).

таңдау, мутация және кроссовер: генетикалық алгоритм операторлар стандартты жиынтығын ұсынады. Ол нені әрбір нақты түсіндіру көмегімен генетикалық алгоритмдер пайдалану деп санауға болады оператор. Оператор таңдау фитнес функцияларды қандай мәндері сәйкес хромосома таңдайды. Мұнда ол ең танымал оператордың кем дегенде екі ұсынылған: турнир және рулетка. рулетка әдісі N жүгіріспен жеке тұлғалардың іріктеу жүзеге асыруға қатысуда. рулетка дөңгелегі жұмыспен қамтылған халықтың әрбір мүшесінің үшін қажетті мәнге бір секторды қамтиды. Осы іріктеу бейімделу айтарлықтай жоғары мөлшерлемемен халықтың мүшелері жиі төмен фитнесс өкілдері қарағанда таңдаған болады. Қашан әдіс турнир N жеке тұлғалар N таңдауға мүмкіндік береді командалар жүзеге асырылады. әрбір іс-шараның негізі олардың арасында ең үздік үлгі таңдалуы тиіс, халықтың үлгісі K элементтерін қойды.

Сіз алгоритмдері бағдарламалау қарауға жалғастыру болса, онда ол шағылыстыру деп аталатын әдісі туралы айтып қажет. өту операторы халықтың хромосомалар немесе хромосома бөліктерін жұп арасындағы айырбасталған.

Өткен оператор - мутациялар - хромосоманың стохастикалық вариация.

генетикалық алгоритмдер пайдаланудың ерекше қарау қағаз сияды қарағанда неғұрлым көлемді материалды ұсынады, сондықтан ол бөлек қарастырылуы тиіс.

Similar articles

 

 

 

 

Trending Now

 

 

 

 

Newest

Copyright © 2018 kk.atomiyme.com. Theme powered by WordPress.