8-laboratoriya mashg’uloti. Matematik funksiylarning optimal qiymatini genetik algoritmlar yordamida aniqlashning dasturiy ta’minoti Klassik genetik algoritm va uning asosiy bosqichlari

---

1 
8-laboratoriya mashg’uloti. Matematik funksiylarning optimal qiymatini 
genetik algoritmlar yordamida aniqlashning dasturiy ta’minoti
Klassik genetik algoritm va uning asosiy bosqichlari. Klassik GA 
bosqichlarini blok sxemasi 8.1-rasmda tasvirlangan. 
8.1-rasm. GA bosqichlarini blok-sxemasi. 
GAning asosiy bosqichlarini tahlil qilamiz [36-43]: 
1. Initsializatsiyalash - tasodifiy ravishda dastlabki xromosomalar(bit satrlar, 
string-xromosomlar, xromosomalar)ning populyatsiyasini shakllantirishdan iborat. Har bir 
xromosoma - bu 0 va 1 dan iborat bo`lgan ikkilik tizimda kodlangan satr. 
2. Seleksiyalash - bu tabiiy genetik tanlashga o`xshash. Seleksiyalash natijasida 
yuqori yaroqli baholash qiymatlariga ega bo`lgan xromosomalar tanlab olinadi, chunki 
ularning ”Omon qolish” imkoniyati ko`proq bo`ladi.
3. Chatishtiruv - bu amalning bajarilishda seleksiyalash natjasida tanlab olingan 
xromosomalar ichidan tasodifiy ravishda juftli chatishtirish uchun xromosomalarning 
Yo’q
Ha
Ha
Chatishtiruv-genetik 
operatorlarni qo’llash 
Initsializatsiyalash- xromosomalarning 
boshlang'ich populyatsiyasini tanlash 
Populyatsiyada xromosomalarning 
moslanuvchanligini (yaroqliligini) baholash 
Seleksiyalash-
xromosomalarni tanlash
Boshlash 
"Eng yaxshi" 
xromosomni tanlash 
Tugatish sharti 
bajarildi?
Tamom
Mutatsiyalash-yangi 
populyatsiyalarning yaratilishi 

---

2 
tasodifiy soni saralab olinadi. Chatishtiruv - bu ikki (yoki undan ortiq) ota-onada 
mavjud bo'lgan xromosomalardan yangi avlod yaratish jarayoni hisoblanadi. 
4. Mutatsiyalash - bu tasodifiy ko'rinishni o'zgartirish orqali bitta avlodni 
shakllantirish uchun faqat bitta ota-onadan foydalanadigan operator hisoblanadi. 
Mutatsiyalashning tanlangan shakli foydalaniladigan kodlash va mutatsiyalashning 
ehtimoli deb ataladigan 
m
P
koeffitsentga bog'liq. Mutatsiyalash operatori 
populyatsiyaga o'zgaruvchanlik elementini kiritadi va u ba'zi qarorlarni keskin 
o'zgartirishga olib keladi. Mutatsiyalash ehtimoli foydalanuvchi tomonidan belgilanadi 
va u odatda bir tomondan qidiruv fazosini kengaytirishga va boshqa tomondan qabul 
qilinadigan echimlardan uzoqroq bo'ladigan avlodlar o'zgarishlariga olib kelmaydigan 
darajada etarlicha kichik (
1

m
P
) olinadi. 
Oddiy so'zlar bilan aytganda mutatsiyalash yangi echimni hosil qilish uchun 
xromosomada yangi tasodifiy tuzatishlarni amalga oshirishni aniqlashi mumkin. U 
genetik populyatsiyada xilma-xillikni saqlash va joriy etish uchun ishlatiladi va odatda 
kichik 
m
P
ehtimollik bilan qo’llaniladi. Agar 
m
P
ehtimollik juda katta bo'lsa, u holda 
GA tasodifiy qidiruvgacha kamayadi.
5. "Eng yaxshi" xromosomani tanlash. Agar algoritmni to'xtatish sharti 
bajarilgan bo'lsa, unda ish natijasini chiqarish amalga oshiriladi, ya'ni masalaning 
kerakli echimi taqdim etiladi. Eng yaxshi echim - bu eng yuqori MosF qiymatiga ega 
bo'lgan xromosoma hisoblanadi.