O’zbekistonrespublikasiaxborottexnologiyalarivakommunikatsiyalarinirivojlantirishvazirligimuhammadal-xorazmiynomidagitoshkentaxborottexnologiyalariuniversitetiqarshifiliali“telekommunikatsiyatexnologiyalarivakasbiyta’lim”fakulteti

Boshlash
Aholining soni muammoning mohiyatiga bog'liq, ammo odatda bir necha yuz yoki minglab mumkin bo'lgan echimlarni o'z ichiga oladi. Ko'pincha, boshlang'ich populyatsiya tasodifiy ravishda hosil bo'lib, barcha mumkin bo'lgan echimlarni taklif qiladi ( qidirish maydoni ). Ba'zan, echimlar optimal echimlar topilishi mumkin bo'lgan joylarda "urug '" bo'lishi mumkin.
Har bir keyingi avlod davomida mavjud aholining bir qismi tanlangan yangi avlodni etishtirish. Shaxsiy echimlar a orqali tanlanadi fitnesga asoslangan jarayon, qaerda montajchi echimlar (a bilan o'lchanganidek fitness funktsiyasi ) odatda ko'proq tanlanadi. Muayyan tanlov usullari har bir echimning mosligini baholaydi va eng yaxshi yechimlarni afzal ko'radi. Boshqa usullar faqat aholining tasodifiy tanloviga baho beradi, chunki avvalgi jarayon juda ko'p vaqt talab qilishi mumkin.
Fitnes funktsiyasi genetik vakillik bo'yicha aniqlanadi va o'lchanadi sifat taqdim etilgan echim. Fitness funktsiyasi har doim muammoga bog'liq.Masalan, xalta muammosi biron bir sobit quvvatga ega bo'lgan sumkachaga qo'yilishi mumkin bo'lgan ob'ektlarning umumiy qiymatini maksimal darajada oshirishni xohlaydi. Yechimning namoyishi bitlar qatori bo'lishi mumkin, bu erda har bir bit turli xil ob'ektni aks ettiradi va bitning qiymati (0 yoki 1) ob'ektning sumkada yoki yo'qligini anglatadi. Har bir bunday tasvir to'g'ri emas, chunki ob'ektlarning kattaligi sumkachaning imkoniyatlaridan oshib ketishi mumkin. The fitness yechim - bu vakolatxona to'g'ri bo'lsa, aks holda 0, sumkachadagi barcha ob'ektlarning qiymatlari yig'indisi.
Ba'zi muammolarda fitnes ifodasini aniqlash qiyin yoki hatto imkonsiz; bu holatlarda, a simulyatsiya a-ning fitness funktsiyasi qiymatini aniqlash uchun ishlatilishi mumkin fenotip (masalan, suyuqlikning hisoblash dinamikasi shakli fenotip sifatida kodlangan transport vositasining havo qarshiligini aniqlash uchun ishlatiladi), yoki hatto interaktiv genetik algoritmlar ishlatiladi.

Genetik operatorlar

Keyingi qadam, kombinatsiyalash orqali tanlanganlardan ikkinchi avlod populyatsiyasini yaratishdir genetik operatorlar: krossover (shuningdek, rekombinatsiya deb ham ataladi) va mutatsiya.

Ishlab chiqariladigan har bir yangi eritma uchun avval tanlangan hovuzdan naslchilik uchun bir juft "ota-ona" eritmasi tanlanadi. Yuqoridagi krossover va mutatsiya usullaridan foydalangan holda "bola" yechimini ishlab chiqarish orqali, odatda, "ota-onalari" ning ko'plab xususiyatlariga ega bo'lgan yangi echim yaratiladi. Har bir yangi tug'ilgan bola uchun yangi ota-onalar tanlanadi va bu jarayon tegishli hajmdagi eritmalarning yangi populyatsiyasi paydo bo'lguncha davom etadi. Ikki ota-onadan foydalanishga asoslangan ko'paytirish usullari ko'proq "biologiyadan ilhomlangan" bo'lsa ham, ba'zi tadqiqotlar ikkitadan ortiq "ota-onalar" yuqori sifatli xromosomalarni yaratishini taklif qiladi.
Ushbu jarayonlar oxir-oqibat xromosomalarning keyingi avlod populyatsiyasini keltirib chiqaradi, ular boshlang'ich avloddan farq qiladi. Umuman olganda, aholi uchun ushbu protsedura o'rtacha jismoniy tayyorgarlikni oshiradi, chunki naslchilik uchun faqat birinchi avloddan eng yaxshi organizmlar tanlanadi va unchalik yaroqsiz bo'lgan eritmalar. Ushbu mos bo'lmagan echimlar ota-onalarning genetik havzasida genetik xilma-xillikni ta'minlaydi va shuning uchun keyingi avlod bolalarining genetik xilma-xilligini ta'minlaydi.
Mutatsiyaga qarshi krossoverning ahamiyati to'g'risida fikrlar ikkiga bo'lingan.Ichida ko'plab havolalar mavjud Fogel (2006) mutatsiyaga asoslangan qidiruvning ahamiyatini qo'llab-quvvatlaydi.
Krossover va mutatsiya asosiy genetik operatorlar sifatida tanilgan bo'lsa-da, genetik algoritmlarda qayta guruhlash, mustamlaka-yo'q qilish yoki migratsiya kabi boshqa operatorlardan foydalanish mumkin.^{[iqtibos kerak ]}
Kabi parametrlarni sozlash kerak mutatsiya ehtimollik, krossover muammo sinfi uchun oqilona sozlamalarni topish uchun ehtimollik va populyatsiya hajmi. Mutatsiya darajasi juda kichik bo'lishi mumkin genetik drift (bu bo'lmaganergodik tabiatda). Rekombinatsiya darajasi juda yuqori bo'lsa, genetik algoritmning barvaqt yaqinlashishiga olib kelishi mumkin.Mutatsiya darajasi juda yuqori bo'lsa, yaxshi echimlarni yo'qotishiga olib kelishi mumkin elita tanlovi ish bilan ta'minlangan.Aholining etarlicha kattaligi mavjud muammo uchun etarlicha genetik xilma-xillikni ta'minlaydi, ammo talab qilinadigan qiymatdan kattaroq bo'lsa, hisoblash resurslarining isrof bo'lishiga olib kelishi mumkin.

Evristika

Yuqoridagi asosiy operatorlardan tashqari, boshqalar evristika hisobni tezroq yoki ishonchli qilish uchun ishlatilishi mumkin. The spetsifikatsiya evristik bir-biriga juda o'xshash nomzodlar echimlari orasidagi krossoverni jazolaydi; bu aholining xilma-xilligini rag'batlantiradi va muddatidan oldin oldini olishga yordam beradi yaqinlashish kamroq maqbul yechimga.