2 Biologik talqin

Genetik algoritmlarning xususiyatlari.
Genetik algoritm eng yangi, ammo optimallashtirish muammolarini hal qilishning yagona usuli emas. Uzoq vaqt davomida bunday muammolarni hal qilishning ikkita asosiy usuli ma'lum - sanab o'tish va mahalliy gradient. Ushbu usullarning afzalliklari va kamchiliklari bor va har bir holatda siz qaysi birini tanlashni ko'rib chiqishingiz kerak.
Misol sifatida klassik sayohatchi sotuvchi muammosidan (TSP) foydalangan holda standart va genetik usullarning afzalliklari va kamchiliklarini ko'rib chiqing. Muammoning mohiyati bir nechta shaharlar atrofida ularning koordinatalari bilan berilgan eng qisqa yopiq yo'lni topishdir. Ma'lum bo'lishicha, allaqachon 30 ta shahar uchun optimal yo'lni topish qiyin vazifa bo'lib, turli xil yangi usullarni (jumladan, neyron tarmoqlar va genetik algoritmlarni) ishlab chiqishga turtki bo'lgan.
Ward Systems Group kompaniyasi genetik algoritm yordamida sayohatchi sotuvchi muammosini hal qilishning illyustratsion misolini tayyorladi. Buning uchun GeneHunter mahsulot funktsiyalari kutubxonasidan foydalanilgan.
Genetik algoritmlar Hozirgi vaqtda qidiruv va optimallashtirish muammolarini hal qilish bilan bog'liq intellektual ma'lumotlarni qayta ishlashning istiqbolli va dinamik rivojlanayotgan sohasini ifodalaydi.
Genetik algoritmlarning ko'lami juda keng. Ular biznes va muhandislikni rivojlantirishda bir qator yirik va iqtisodiy ahamiyatga ega vazifalarni hal qilishda muvaffaqiyatli qo'llaniladi. Ularning yordami bilan sanoat dizayn yechimlari ishlab chiqildi, bu esa millionlab dollarlarni tejash imkonini berdi. Moliyaviy kompaniyalar qimmatli qog'ozlar paketlarini boshqarishda moliyaviy bozorlarning rivojlanishini bashorat qilish uchun ushbu vositalardan keng foydalanadilar. Evolyutsion hisoblashning boshqa usullari bilan bir qatorda, genetik algoritmlar odatda yuqori o'lchamli modellarning uzluksiz parametrlarining qiymatlarini baholash, kombinatsion muammolarni hal qilish va uzluksiz va diskret parametrlarni o'z ichiga olgan modellarni optimallashtirish uchun ishlatiladi. Qo'llashning yana bir sohasi - yirik ma'lumotlar bazalaridan yangi bilimlarni olish, stokastik tarmoqlarni yaratish va o'qitish, neyron tarmoqlarni o'rgatish, ko'p o'lchovli statistik tahlil muammolarida parametrlarni baholash, boshqa qidiruv va optimallashtirish algoritmlari uchun dastlabki ma'lumotlarni olish tizimlarida foydalanish.