мінюються.
Вперше подібний алгоритм був запропонований в 1975 році Джоном Холландом (John Holland) в Мічиганському університеті. Він отримав назву В«репродуктивний план ХолландаВ» і ліг в основу практично всіх варіантів генетичних алгоритмів. Однак, перед тим як ми його розглянемо докладніше, необхідно зупиниться на тому, яким чином об'єкти реального світу можуть бути закодовані для використання в генетичних алгоритмах.
Представлення об'єктів.
З біології ми знаємо, що будь-який організм може бути представлений своїм фенотипом, який фактично визначає, чим є об'єкт в реальному світі, і генотипом, який містить всю інформацію про об'єкт на рівні хромосомного набору. При цьому кожен ген, тобто елемент інформації генотипу, має своє відображення у фенотипі. Таким чином, для вирішення завдань нам необхідно представити кожну ознаку об'єкта у формі, придатної для використання в генетичному алгоритмі. Все подальше функціонування механізмів генетичного алгоритму виробляється на рівні генотипу, дозволяючи обійтися без інформації про внутрішню структуру об'єкта, що й обумовлює його широке застосування в самих різних завданнях.
У найбільш часто зустрічається різновиди генетичного алгоритму для подання генотипу об'єкта застосовуються бітові рядки. При цьому кожному атрибуту об'єкта у фенотипі відповідає один ген в генотипі об'єкта. Ген являє собою бітову рядок, найчастіше фіксованої довжини, яка являє собою значення цієї ознаки.
Кодування ознак, представлених цілими числами
Для кодування таких ознак можна використовувати найпростіший варіант - бітове значення цієї ознаки. Тоді нам буде вельми просто використовувати ген певної довжини, достатньої для подання всіх можливих значень такої ознаки. Але, на жаль, таке кодування не позбавлено недоліків. Основний недолік полягає в тому, що сусідні числа відрізняються в значеннях декількох бітів, так наприклад числа 7 і 8 у бітовому представленні різняться в 4-х позиціях, що ускладнює функціонування генетичного алгоритму і збільшує час, необхідний для його збіжності. Для того, щоб уникнути цю проблему краще використовувати кодування, при якому сусідні числа відрізняються меншою кількістю позицій, в ідеалі значенням одного біта. Таким кодом є код Грея, який доцільно використовувати в реалізації генетичного алгоритму. Значення кодів Грея розглянуті в таблиці нижче:
Двійкове кодування
