орму
Б) Здійснюють пошук рішення виходячи не з єдиної точки, а з їх деякої популяції.
В) Використовують тільки цільову функцію, і не її похідні або іншу додаткову інформацію.
Г) Застосовують ймовірні, а не детерміновані правила вибору
Перераховані чотири властивості, які можна сформулювати так само як кодування параметрів, операції на популяціях, використання мінімуму інформації про задачу і рандомізації операції приводячи в результаті до стійкості генетичних алгоритмів і до їх вищості над іншими широко вживаними технологіями.
2.2 Оператори генетичного алгоритму
При описі генетичних алгоритмів використовуються визначення, запозичені з генетики.
1. Популяція - це кінцеве безліч особин.
2. Особини, що входять в популяцію, в генетичних алгоритмах представляються хромосомами з закодованими в них множинами параметрів задачі, тобто рішень, які інакше називаються точками в просторі пошуку (search points). У деяких роботах особини називаються організаціями. p align="justify">. Хромосоми (ланцюжки або кодові послідовності) - це впорядковані послідовності генів. p align="justify">. Ген (властивість, знак або детектором) - це атомарний елемент генотипу, зокрема, хромосоми. p align="justify">. Генотип або структура - це набір хромосом даної особини. Отже особинами популяції можуть бути генотипи або одиничні хромосоми. p align="justify">. Фенотип - це набір значень, відповідних даному генотипу, тобто декодована структура або безліч параметрів задачі (рішення, точка простору пошуку). p align="justify">. Аллель - це набір значень конкретного гена, також визначається як значення властивості або варіант властивості
. Локус чи позиція вказує місце розміщення даного гена в хромосомі (ланцюжку). Безліч позицій генів - це локи. p align="justify"> Дуже важливим поняттям у генетичних алгоритмах вважається функція пристосованості (fitness function), інакше звана функцією оцінки. Вона являє міру пристосованості даної особини в популяції. Ця функція відіграє найважливішу роль, оскільки дозволяє оцінити ступінь пристосованості конкретних особин в популяції і вибрати з них найбільш пристосовані (тобто що мають найбільше значення функції пристосованості) відповідно з еволюційним принципом виживання В«найсильнішихВ». Функція пристосованості також отримала свою назву безпосередньо з генетики. Вона робить сильний вплив на функціонування генетичних алгоритмів і повинна мати точне і коректне визначення в задачах оптимізації функції пристосованості, як правило оптимізується. У задачах мінімізації цільова функція перетвориться і проблема зводиться до максимізації. У теорії управління функція пристосованості може приймати вид функції похибки, а в теорії ігор - вартісної функції. На кожній ітера...
