Algoritmos xenéticos

algoritmos xenéticos son heurísticos, estocásticos métodos de optimización que foron propostas por primeira vez en 1975, en Holanda. Eles están baseados na idea da evolución por selección natural, que ofrece ata Darwin.

algoritmos xenéticos traballar con unha variedade de persoas, que é unha poboación onde cada individuo pode servir como unha solución para un problema específico. Cada individuo ten que ser avaliado o grao de adaptación, dependendo de quão bo é a solución que corresponde a el. Se consideramos que en relación á natureza, non se estima o grao de eficiencia do corpo durante a competición por recursos. Os individuos son moito máis adaptado, pode reproducir por medio de reprodución-cruzada con outros membros da poboación. Isto provoca a aparición de novas especies, que combinan certas características transmitidos como un legado dos pais.

individuos adaptados menos poderá reproducir descendencia é menos probable, de xeito que as propiedades que posúen, desaparece gradualmente durante a evolución de toda a poboación. Ás veces, hai espontánea cambios en xenes ou mutacións. Acontece que as boas características de xeración en xeración será distribuído por toda a poboación. Cruce individuos que son os máis axeitados, levando ao procurado sitios de procura que representan o maior futuro. Ao final, é a solución. algoritmos xenéticos teñen a vantaxe do feito de que é un período relativamente curto de tempo aproximado solucións, que son óptimas. Paga a pena considerar a cuestión sobre a programación.

algoritmos xenéticos son compostos polos seguintes compoñentes:

- cromosoma representando unha solución para o problema en cuestión está formado por xenes. Esta poboación de cromosomas é considerado primario;

- un conxunto de instrucións (deseñado para xerar novas solucións con base na nova poboación);

- a función obxectivo (deseñado para avaliar a adecuación de solucións).

Ao algoritmo xenético ofrece un conxunto patrón de operadores: selección, mutación e de cruzamento. Pode considerar o uso de algoritmos xenéticos coa axudar a aclarar o que cada un determinado operador. Operador de selección selecciona cromosomas segundo o os valores das funcións de aptitude. Aquí aparece polo menos dous do operador máis populares: torneo e ruleta. método ruleta implica o exercicio de selección de individuos por n é executado. Para cada membro da poboación empregada na roda de roleta contén un sector ao valor necesario. Membros da poboación cun significativamente máis elevada taxa de adaptación nesta selección serán máis propensos a elixir que a representantes que teñen baixa capacidade. Cando o método é aplicado torneo n equipos que permiten aos individuos para seleccionar n. A base de cada evento lanzou os k elementos mostra da poboación, o mellor espécime entre eles debe ser seleccionada.

Se continúa a considerar algoritmos para a programación, é necesario contar sobre un método chamado cruzamentos. operador cruzamento é trocada entre o par de poros de cromosomas ou cromosoma dunha poboación.

Última operador - mutacións - a variación estocástica do cromosoma.

consideracións específicas sobre o uso de algoritmos xenéticos ofrece un material máis voluminoso do que pode caber no papel, polo que debe ser considerado por separado.