Генетические алгоритмы

Нейронные сети, являющиеся одним из перспективных направлений исследований в области искусственного интеллекта, были созданы в результате наблюдения за процессами, происходящими в нервной системе человека. Примерно также были «изобретены» и генетические алгоритмы, но наблюдали уже не за нервной системой человека, а за процессом ...

Эволюция Дарвина

Эволюция (лат. evolutio – развертывание, развитие), как принято считать в биологии, это необратимое историческое развитие естественных и искусственных систем. Обычно эволюцию противопоставляли революции – быстрым и значительным по масштабу изменениям. В настоящее время стало ясно, что процесс развития искусственных и ...

Основные понятия генетических алгоритмов

При описании генетических алгоритмов используются определения, заимствованные из генетики. Например, говоря о популяции особей, в качестве базовых понятий применяются ген, хромосома, генотип, фенотип, аллель. Также используются соответствующие этим терминам определения из технического лексикона, в частности, цепь, двоичная ...

Классический генетический алгоритм. Часть I. Краткий обзор

Классический генетический алгоритм (также называемый элементарным или простым генетическим алгоритмом) состоит из следующих шагов: инициализация, или выбор исходной популяции хромосом; оценка приспособленности хромосом в популяции – расчет функции приспособленности для каждой хромосомы; проверка условия остановки ...

Классический генетический алгоритм. Часть II. Инициализация, оценивание, остановка

Классический генетический алгоритм (также называемый элементарным или простым генетическим алгоритмом) состоит из следующих шагов: инициализация, или выбор исходной популяции хромосом; оценка приспособленности хромосом в популяции – расчет функции приспособленности для каждой хромосомы; проверка условия остановки ...

Классический генетический алгоритм. Часть III. Селекция

Классический генетический алгоритм (также называемый элементарным или простым генетическим алгоритмом) состоит из следующих шагов: инициализация, или выбор исходной популяции хромосом; оценка приспособленности хромосом в популяции – расчет функции приспособленности для каждой хромосомы; проверка условия остановки ...

Классический генетический алгоритм. Часть IV. Скрещивание, мутация, создание популяции

Классический генетический алгоритм (также называемый элементарным или простым генетическим алгоритмом) состоит из следующих шагов: инициализация, или выбор исходной популяции хромосом; оценка приспособленности хромосом в популяции – расчет функции приспособленности для каждой хромосомы; проверка условия остановки ...

Классический генетический алгоритм. Часть V. Выбор наилучшей хромосомы

Классический генетический алгоритм (также называемый элементарным или простым генетическим алгоритмом) состоит из следующих шагов: инициализация, или выбор исходной популяции хромосом; оценка приспособленности хромосом в популяции – расчет функции приспособленности для каждой хромосомы; проверка условия остановки ...

Пример применения генетического алгоритма

Выбор исходной популяции для генетического алгоритма связан с представлением параметров задачи в форме хромосом, т.е. с так называемым хромосомным представлением. Это представление определяется способом кодирования. В классическом генетическом алгоритме применяется двоичное кодирование, т.е. аллели всех генов в хромосоме равны ...

Повышение эффективности классического генетического алгоритма

В классическом генетическом алгоритме используется двоичное представление хромосом, селекция методом колеса рулетки и точечное скрещивание (с одной точкой скрещивания). Для повышения эффективности его работы создано множество модификаций основного алгоритма. Они связаны с применением других методов селекции, с модификацией ...

Методы селекции в генетических алгоритмах

Селекция – это выбор тех хромосом, которые будут участвовать в создании потомков для следующей популяции, т.е. для очередного поколения. Такой выбор производится согласно принципу естественного отбора, по которому наибольшие шансы на участие в создании новых особей имеют хромосомы с наибольшими значениями функции ...

Методы скрещивания в генетических алгоритмах

В классическом генетическом алгоритме операция скрещивания представляет собой, так называемое точечное скрещивание. Также применяются и другие виды скрещивания: двухточечное, многоточечное и равномерное. Рассмотрим все эти методы. Точечное скрещивания происходит следующим образом. Выбираются пары хромосом из родительской ...

Методы кодирования хромосом: двоичное, логарифмическое, код Грея

Двоичное кодирование является, наверное, самым популярным способом кодирования чисел. Так, в классической реализации генетического алгоритма применяется именно этот метод. Напомним, что двоичное кодирование основано на известном способе записи десятичных чисел в двоичной системе, где каждый бит двоичного кода соответствует ...

Масштабирование функции приспособленности

Масштабирование функции приспособленности выполняется, чаще всего, по двум причинам. Во-первых, для предотвращения преждевременной сходимости генетического алгоритма. Во-вторых (в конечной фазе выполнения алгоритма), в случае, когда в популяции сохраняется значительная неоднородность, однако среднее значение приспособленности ...

Генетические микроалгоритмы

Генетический микроалгоритм – это модификация классического генетического алгоритма, предназначенная для решения задач, не требующих больших популяций и длинных хромосом. Такие алгоритмы применяются при ограниченном времени вычислений в случае, когда решение (не обязательно глобальное) необходимо найти быстро. Речь идет о том, ...

Генетические и эволюционные алгоритмы

Эволюционные алгоритмы – это алгоритмы, созданные в Германии в качестве методов решения оптимизационных задач и основанные на принципах природной эволюции. Остановимся на сходстве и основных различиях между эволюционными алгоритмами и генетическими алгоритмами. Главное сходство заключается в том, что оба метода используют ...

Генетические алгоритмы

Содержание