| [Член (黑面书生)]Адказы [Кітайскі ] | Час :2016-01-21 | Генетычны алгарытм з'яўляецца свайго роду даведачнай біялагічнай эвалюцыі права (выжыванне найбольш прыстасаваных, выжыванне найбольш прыстасаваных генетычны механізм) Метад выпадковага пошуку эвалюцыянавалі. Гэта было ўпершыню прапанавана прафесарам Злучаныя Штаты J.Holland ў 1975 годзе, яго галоўнай асаблівасцю з'яўляецца непасрэдным аб'ектам структуры працы, бесперапыннасць і вывадзе функцыі, пэўнай не існуе; ёсць глабальная невідавочнае ўласцівую раўналежнасць і лепш магчымасці аптымізацыі ; з верагоднасцю метаду аптымізацыі, якія могуць аўтаматычна атрымаць і накіроўваць аптымізаваны прастора пошуку, кірунак пошуку адаптыўна рэгуляваць правілы не трэба вызначыць. Гэтыя ўласцівасці GA, шырока выкарыстоўваецца ў камбінаторнай аптымізацыі, машыннага навучання, вобласці апрацоўкі сігналаў, адаптыўнага кіравання і штучнай жыцця. Гэта сучасны вылічэнні на тэхналогіі смарт-ключа.
Для максімальнага задачы аптымізацыі функцыі попыту (для мінімальнай функцыі таксама падобнае), у цэлым можна ахарактарызаваць як наступнай матэматычнай мадэлі праграмавання: дзе х пераменная рашэнне, тыпу 2-1 тыпу мэтавай функцыі, тыпу 2-2,2 -3 ўмова абмежаванні, U з'яўляецца асноўным прастору, R з'яўляецца падмноствам U. Задавальняюць абмежаванням называецца дапушчальным рашэннем Solution X, R ўяўляе сабой мноства ўсіх рашэнняў для задавальнення абмежаванняў складзе калекцыі званыя дапушчальнае мноства рашэнняў.
Генетычны алгарытм кампутарнай навукі вобласці штучнага інтэлекту для вырашэння эўрыстычны пошукавай аптымізацыі эвалюцыйны алгарытм. Гэтая эўрыстыка, як правіла, выкарыстоўваецца для генерацыі карысных рашэнняў па аптымізацыі і пошуку праблем. Эвалюцыйны алгарытм быў першапачаткова запазычаны з біялогіі і эвалюцыйнай распрацаваны некаторыя з з'яў, гэтыя з'явы ўключаюць у сябе генетыку, мутацыі, натуральны адбор і гібрыдызацыя. Там можа быць генетычны алгарытм фітнес-функцыі ў выпадку няправільнага выбару з сыходзяцца да лакальны оптымум, але не можа дасягнуць глабальнага оптымуму.
Асноўны працэс працы генетычнага алгарытму складаецца ў наступным:
а) Ініцыялізацыя: Усталёўка пакаленне эвалюцыя лічыльнік т = 0, усталяваць максімальную пакалення эвалюцыя T, M індывіды выпадковым чынам пачатковая папуляцыя P (0).
б) Індывідуальны рэйтынг фітнес разлік група Р (т) кожнага індывіда.
в) Абярыце аперацыю: аператар выбару дзейнічаючы групы. Мэта заключаецца ў аптымізацыі выбару індывіда да наступнага пакаленню, або шляхам прамога генетычнага спарвання вырабляе новы індывідуальны крыж зноў успадкаваны да наступнага пакалення. Выберыце дзеянне, каб усталяваць прыдатнасць асобін у папуляцыі на аснове ацэнкі.
d) Крос-оп: эфект кросовер ў групах. Генетычны алгарытм гуляе цэнтральную ролю кросовер.
е) мутацыя аперацыі: аператар мутацыі прымяняюцца да груп. Гэта значыць, каб унесці змены ў генетычнай каштоўнасці папуляцый асобных радкоў некаторага локуса.
Насельніцтва Р (т) праз адбор, кросовер і аперацыі мутацыі, каб даць наступнага пакалення насельніцтва Р (Т 1) пасля.
е) стан Спыненне: калі Т = Т, эвалюцыйны працэс ставіць у выніку асобіна мае максімальную прыдатнасць як аптымальнага выхаду раствора, спыніць разлік. |
|
