Buxoro davlat universiteti evolutsiya nazariyasi fanidan mustaqil ish

Genetik algoritmlar nima?
Tabiat har doim butun insoniyat uchun ajoyib ilhom manbai bo'lib kelgan. Genetik algoritmlar (GA) tabiiy tanlanish va genetika tushunchalariga asoslangan qidiruvga asoslangan algoritmlardir. GA evolyutsion hisoblash deb nomlanuvchi hisoblashning ancha katta tarmog'ining kichik to'plamidir.

GA Jon Holland va uning talabalari va Michigan universitetidagi hamkasblari, ayniqsa Devid E. Goldberg tomonidan ishlab chiqilgan va shu vaqtdan boshlab turli xil optimallashtirish muammolari ustida yuqori muvaffaqiyat bilan sinab ko'rilgan.

GAlarda bizda berilgan muammoning mumkin bo'lgan yechimlari puli yoki populyatsiyasi mavjud. Keyin bu eritmalar rekombinatsiya va mutatsiyaga uchraydi (tabiiy genetikada bo'lgani kabi), yangi bolalar hosil qiladi va jarayon turli avlodlarda takrorlanadi. Har bir shaxsga (yoki nomzod yechimga) yaroqlilik qiymati (maqsad funksiyasi qiymatidan kelib chiqqan holda) tayinlanadi va mosroq shaxslarga ko'proq moslashish va ko'proq "bardoshli" shaxslarni berish imkoniyati beriladi. Bu Darvinning "Eng kuchlilarning omon qolishi" nazariyasiga mos keladi.

Shunday qilib, biz to'xtatish mezoniga erishgunimizcha, avlodlar davomida yaxshiroq shaxslarni yoki echimlarni "rivojlantiramiz".

Genetik algoritmlar tabiatan etarlicha tasodifiydir, lekin ular tasodifiy mahalliy qidiruvga qaraganda ancha yaxshi ishlaydi (bunda biz har xil tasodifiy echimlarni sinab ko'ramiz, hozirgacha eng yaxshisini kuzatib boramiz), chunki ular tarixiy ma'lumotlardan ham foydalanadilar.

GA ning afzalliklari
GA turli xil afzalliklarga ega, bu ularni juda mashhur qildi. Bularga -

• 
  Hech qanday hosilaviy ma'lumotni talab qilmaydi (bu ko'plab real muammolar uchun mavjud bo'lmasligi mumkin).
  

• 
  An'anaviy usullarga qaraganda tezroq va samaraliroq.
  

• 
  Juda yaxshi parallel imkoniyatlarga ega.
  

• 
  Uzluksiz va diskret funktsiyalarni, shuningdek, ko'p maqsadli muammolarni optimallashtiradi.
  

• 
  Faqat bitta yechim emas, balki "yaxshi" echimlar ro'yxatini taqdim etadi.
  

• 
  Har doim muammoga javob oladi, bu vaqt o'tishi bilan yaxshilanadi.
  

• 
  Qidiruv maydoni juda katta va ko'p sonli parametrlar mavjud bo'lganda foydalidir.
  

GA cheklovlari
Har qanday texnika singari, GA ham bir nechta cheklovlarga ega. Bularga -

• 
  GA barcha masalalar uchun mos emas, ayniqsa oddiy va hosilaviy ma'lumotlar mavjud bo'lgan muammolar.
  

• 
  Fitness qiymati qayta-qayta hisoblab chiqiladi, bu ba'zi muammolar uchun hisoblash qimmat bo'lishi mumkin.
  

• 
  Stokastik bo'lib, yechimning optimalligi yoki sifati bo'yicha hech qanday kafolat yo'q.
  

• 
  Agar to'g'ri bajarilmasa, GA optimal echimga yaqinlashmasligi mumkin.