Теми рефератів
> Реферати > Курсові роботи > Звіти з практики > Курсові проекти > Питання та відповіді > Ессе > Доклади > Учбові матеріали > Контрольні роботи > Методички > Лекції > Твори > Підручники > Статті Контакти
Реферати, твори, дипломи, практика » Курсовые обзорные » Генетичні алгоритми пошуку глобального екстремуму

Реферат Генетичні алгоритми пошуку глобального екстремуму





span> i . Тут N p - розмір популяції. Кожен елемент цієї популяції Р i, як правило, представляє собою одну або кілька хромосом, або особин, або індивідуальностей (альтернативних впорядкованих або невпорядкованих рішень). Хромосоми складаються з генів (елементи, частини закодованого рішення), і позиції генів в хромосомі називаються лоці або локус для однієї позиції, тобто ген - під-елемент (елемент в хромосомі), локус - позиція в хромосомі, аллель - значення гена .

Гени можуть мати числові або функціональні значення. Зазвичай ці числові значення беруться з деякого алфавіту. Генетичний матеріал елементів зазвичай кодується на основі двійкового алфавіту {0,1}, хоча можна використовувати літерні, а також десяткові та інші алфавіти. Прикладом закодованої хромосоми довжини сім на основі двійкового алфавіту може служити хромосома р i = (0001101). Елементи в ГА часто називають батьками. Батьки вибираються з популяції на основі заданих правил, а потім змішуються (схрещуються) для виробництва В«дітейВ» (нащадків). Діти і батьки створюють нову популяцію. Генерація, тобто процес реалізації однієї ітерації алгоритму, називається поколінням.

Еволюція популяції згідно - це чергування поколінь, в яких хромосоми змінюють свої значення так, щоб кожне нове покоління найкращим способом пристосовувалося до зовнішнього середовища. В інтелектуальній ІС загальна генетична упаковка називається генотипом. У ЄС організм формується за допомогою зв'язку генетичної упаковки з навколишнім середовищем і називається фенотипом. p align="justify"> Кожен елемент в популяції має певний рівень якості, який характеризується значенням ЦФ (у літературі іноді називається функція корисності або придатності - fitness). ЦФ використовується в ГА для порівняння рішень між собою і вибору з них кращих. Основне завдання генетичних алгоритмів полягає в оптимізації цільової функції. Іншими словами, ГА аналізує популяцію хромосом, що представляють комбінацію елементів з деякого безлічі, і оптимізує ЦФ, оцінюючи кожну хромосому. Генетичні алгоритми маніпулюють населенням хромосом на основі механізму натуральної еволюції. p align="justify"> Кожна популяція володіє спадкової мінливістю. Це означає, що має місце випадкове відхилення від найбільш ймовірного середнього значення ЦФ. Відхилення описується нормальним законом розподілу випадкових величин, але, на відміну від ЄС, спадкова мінливість загасає, як всяка флуктуація. При цьому спадкові ознаки закріплюються, якщо вони мають пристосувальний характер, тобто забезпечують популяції кращі умови існування та розмноження. p align="justify"> Так само як процес еволюції починається з початкової популяції, так і алгоритм починає свою роботу з...


Назад | сторінка 3 з 28 | Наступна сторінка





Схожі реферати:

  • Реферат на тему: Екологія популяції
  • Реферат на тему: Модель популяції з нижньою критичною щільністю
  • Реферат на тему: Структура Ліцею як приклад екологічної популяції
  • Реферат на тему: Вплив факторів навколишнього середовища на спадковість і здоров'я людин ...
  • Реферат на тему: Організми та їх середовище проживання. Екологічні ніші і популяції