неоднозначно, тобто запис алгоритму повинна бути настільки чіткої та повної, щоб у виконавця не виникало потреби у прийнятті будь-яких самостійних рішень. Алгоритм завжди розрахований на виконання В«не розмірковуватиВ» виконавця. Алгоритм складається з команд, що входять до СКІ.
В. Детермінованість (визначеність і однозначність). Кожна команда алгоритму визначає однозначне дію виконавця, і повинно бути однозначно визначено, яка команда виконується наступною. Тобто якщо алгоритм багаторазово застосовується до одного і того ж набору вихідних даних, то на виході він отримує кожен раз один і той же результат.
Г. Результативність - виконання алгоритму має закінчитися за кінцеве число кроків, і при цьому повинен бути отриманий результат рішення задачі. В якості одного з можливих результатів може бути і встановлення того факту, що завдання рішень не має.
Властивість результативності містить в собі властивість кінцівки - завершення роботи алгоритму за кінцеве число кроків.
Д. Масовість - алгоритм придатний для вирішення будь-якої задачі з деякого класу завдань, тобто алгоритм правильно працює на деякій множині вихідних даних, яке називається областю застосовності алгоритму.
Властивість масовості визначає скоріше якість алгоритму, а не відноситься до обов'язкових властивостям (як дискретність, зрозумілість та ін.) Існують алгоритми, область застосовності яких обмежується єдиним набором вхідних даних або навіть відсутністю таких (наприклад, отримання фіксованого числа вірних цифр числа p). Правильніше говорити про те, що алгоритм повинен бути застосовний до будь-яких даними зі своєї області визначення, і слово масовість не завжди підходить для опису такої властивості. br/>
2. Генетичні алгоритми. Основні поняття
2.1 Поняття генетичного алгоритму. Загальні поняття
Генетичний алгоритм являє собою метод, що відображає природну еволюцію методів вирішення проблем, і в першу чергу задач оптимізації. Генетичний алгоритм - це процедура пошуку, засновані на механізмах природного відбору і спадкування. У них використовується еволюційний принцип виживання найбільш пристосованих особин. Генетичні алгоритми - це процедури пошуку, засновані на механізмах природного відбору і спадкування. У них використовується еволюційний принцип виживання найбільш пристосованих особин. Вони відрізняються від традиційних методів оптимізації декількома базовими елементами. p align="justify"> Зокрема, генетичні алгоритми:
А) обробляють не знання параметрів самого завдання, а їх закодовану ф...
