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.
