Algoritmo genetikoak

Algoritmo genetikoa heuristiko, estokastikoa dira optimizazioa metodo izan diren lehenengo aldiz proposatu 1975ean, Holandan. Dute eboluzioaren ideia oinarritzen dira aukeraketa naturalaren arabera, bertan eskaintzen are Darwin.

Algoritmo genetikoa norbanakoen hainbat lan, hori populazioaren non pertsona bakoitzak arazorik bereziki irtenbide gisa balioko du. Pertsona bakoitzak egokitzapen mailari buruzko ebaluatuko, nola ona irtenbidea dela dagokie da arabera. uste badugu izaeraren aldean, ez dago estimatzen da gorputzaren eraginkortasuna gradua baliabideak lehiaketa zehar. Partikularrak dira askoz gehiago egokitu, ahal beste populazioaren kideekin mugaz hazkuntza bidez erreproduzitu. Hau espezie berri, gurasoengandik ondare gisa transmititzen zenbait ezaugarri konbinatzen itxura eragiten du.

Gutxiago egokitu norbanako kumeak gutxiago dira erreproduzitu, beraz ezaugarriak edukitzeko dute, pixkanaka biztanleria osoa bilakaeran zehar desagertu gai izango da. Batzuetan ez geneak edo mutazioak ere espontaneoa aldaketak daude. bihurtzen da, biztanleria osoan zehar banatuko dira belaunaldiz ezaugarri onak belaunaldi. direla egokitzen onena norbanako interbreeding, zer da ikertu bilaketa guneak etorkizun handiena adierazten duten liderra. Azkenean, irtenbidea da. Algoritmo genetikoa Izan ere, garai konponbideak gutxi gorabeherako dira, optimoa epe labur samar bat dela abantaila dute. merezi programazio buruzko alea kontuan da.

Algoritmo genetikoa osagai hauek osatzen dute:

- kromosoman arazoari irtenbide bat aztertzen ari ordezkari geneak osatzen dute. Populazio honek Kromosoma lehen jotzen da;

- adierazpenak multzo bat (populazio berriaren oinarria irtenbide berriak sortzeko diseinatua);

- funtzio objektiboa (konponbideak egokitasuna ebaluatzeko diseinatutako).

aukeraketa, mutazio eta gurutzatu du: Algoritmo genetikoak For operadore multzo estandar bat ematen du. Posible da algoritmo genetikoen erabileraren laguntzaz argitzeko zer partikular bakoitzean kontuan hartu operadorea. Operator aukeraketa hautatzen jarraiki Kromosoma zer fitness funtzio balioekin. Hemen aurkezten da, gutxienez ezagunenetako operadorea bi: Txapelketa eta roulette. roulette metodoa pertsonen hautaketa baliatzeko n eskailerak dakar. roulette gurpila landunen kidea bakoitzerako beharrezko balio sektore bat dauka. Biztanleriaren kideak egokitze-tasa nabarmen handiagoa dela hautatutako honetan duten fitness txikia izan ordezkariek baino aukeratuko dira sarriago. Metodologia hori ezarri Txapelketa n Taldeak ematen duten norbanakoak n hautatzeko. Gertaera bakoitzaren oinarria ezarritako lagin k populazioaren elementu, horien artean ale onenak hautatu behar da.

algoritmoak programatzeko kontuan hartu jarraituz gero, beharrezkoa da mestizaje izeneko metodo bat kontatzeko. zeharkaldia operadorea kromosoma edo kromosoma zatiak pare populazio batean trukatzen da.

Azken operadorea - mutazio - estokastikoa kromosoma aldakuntza.

Algoritmo genetikoak erabilera kontuan espezifikoa material gehiago volumine bat baino daiteke paper sartzen ematen du, beraz, bere aldetik kontuan hartu behar da.