Genetik algoritmlar
- GA iterativ jarayonni ifodalaydi. Har bir iteratsiya avlod deb ataladi . Oddiy GA uchun avlodlarning odatiy soni 50 dan 500 gacha bo'lishi mumkin. Butun to'plam avlodlar yugurish deyiladi .
- Umumiy amaliyot - ma'lum miqdordagi avloddan keyin GAni tugatish va keyin populyatsiyadagi eng yaxshi xromosomalarni tekshirish. Agar qoniqarli yechim topilmasa, GA qayta ishga tushiriladi.
- GA stoxastik qidirish usulidan foydalanganligi sababli, yuqori xromosoma paydo bo'lishidan oldin populyatsiyaning yaroqliligi bir necha avlodlar davomida barqaror bo'lib qolishi mumkin.
Genetik algoritmlar: vaziyatni o'rganish
Oddiy misol GA qanday ishlashini tushunishga yordam beradi. Funksiyaning maksimal qiymatini topamiz (15 x - x 2 ) bu erda x parametr 0 dan 15 gacha o'zgarib turadi. Oddiylik uchun x faqat butun sonlarni oladi, deb taxmin qilishimiz mumkin. Shunday qilib, xromosomalar faqat to'rtta gen bilan tuzilishi mumkin:
Faraz qilaylik, xromosoma populyatsiyasining kattaligi N 6, kesishish ehtimoli p c 0,7 ga teng, mutatsiya ehtimoli esa p m 0,001 ga teng. Bizning misolimizdagi fitnes funksiyasi aniqlangan tomonidan
f ( x ) = 15 x - x 2
Fitnes funktsiyasi va xromosoma joylashuvi
- Tabiiy tanlanishda faqat eng kuchli turlar omon qolishi, ko'payishi va shu orqali o'z genlarini keyingi avlodga o'tkazishi mumkin. GA xuddi shunday yondashuvdan foydalanadi, ammo tabiatdan farqli o'laroq, xromosoma populyatsiyasining hajmi avloddan-avlodga o'zgarmaydi.
- Jadvalning oxirgi ustunida individual xromosomalarning yaroqliligining populyatsiyaning umumiy yaroqliligiga nisbati ko'rsatilgan. Bu nisbat xromosomaning juftlashish uchun tanlanish imkoniyatini belgilaydi. Xromosomaning o'rtacha mosligi avloddan-avlodga yaxshilanadi.
Ruletka g'ildiragini tanlash
Eng ko'p ishlatiladigan xromosoma tanlash texnikasi ruletka g'ildiragi tanlash .
Do'stlaringiz bilan baham: |
