Генетичні алгоритми в винахідницьких завданнях
Введення
Винахідництво - найдавніше заняття людини. З винаходом перших знарядь праці і починається історія людини. Потім винаходилися нові речі і технології їх виготовлення, відносини між людьми і способи їх з'ясування, прийоми ведення господарства та управління оним, способи робити гроші і вважати їх .... За тисячі років, що минули відтоді, все змінилося, незмінним осту лся тільки метод створення нових винаходів - метод проб і помилок (МПіО).
Генетичні алгоритми та алгоритм розв'язання винахідницьких завдань пов'язує спільне походження з еволюційної теорії. Генетичні алгоритми використовуються для пошуку оптимального рішення шляхом природного відбору і спадкування. Пошук відповіді в АРИЗ являє собою процес зародження, розвитку і вирішення протиріч. Вихідними даними в обох випадках є винахідницька ситуація, але АРИЗ відноситься до спрямованим методам пошуку рішення, а генетичні алгоритми мають випадкову складову. p align="justify"> Як вказує Г.С. Альтшуллер, "винахідницька ситуація являє собою клубок складних проблем, і потрібно якимось чином виділити з цього клубка єдино правильну задачу". Правильна завдання відшукується в найбільш "вузькому" місці цього клубка, там, де виявляється найбільш загострене протиріччя нерівномірного розвитку. p align="justify"> Генетичні алгоритми - це нова область досліджень, яка з'явилася в результаті робіт Д. Холланда і його колег. ГА, описані Д. Холландом, запозичують у своїй термінології багато чого з природною генетики. Вперше вони були застосовані до таких наукових проблем, як розпізнавання образів і оптимізація. ГА являє собою адаптивний пошуковий метод, який заснований на селекції кращих елементів в популяції, подібно еволюційної теорії Ч. Дарвіна. p align="justify"> Основою для їх виникнення стали модель біологічної еволюції і методи випадкового пошуку. У відзначено, що випадковий пошук виник як реалізація найпростішої моделі еволюції, коли випадкові мутації моделювалися випадковими кроками пошуку оптимального рішення, а відбір - В«усуненнямВ» невдалих варіантів. p align="justify"> Еволюційний пошук з точки зору перетворення інформації в інтелектуальній ІС - це послідовне перетворення одного кінцевого нечіткої множини проміжних рішень в інше. Саме перетворення можна назвати алгоритмом пошуку, або генетичним алгоритмом. p align="justify"> ГА - це не просто випадковий пошук. Вони ефективно використовують інформацію, накопичену в процесі еволюції. Мета ГА полягає в тому, щоб:
. абстрактно і формально пояснити адаптацію процесів в ЄС та інтелектуальної ІС;
. змоделювати природні еволюційні процеси для ефективного вир...
