="justify"> ГА дає ряд переваг при вирішенні практичних завдань. Одне з таких переваг - це адаптація до змінного навколишнього середовищі. У реальному житті проблема, яка була поставлена ​​для вирішення спочатку, може зазнати величезні зміни в процесі свого рішення. При використанні традиційних методів всі обчислення доводиться починати заново, що призводить до великих витрат машинного часу. При еволюційному підході популяцією служить БЗ, яку можна аналізувати, доповнювати і видозмінювати стосовно до змінних умов. Для цього не потрібен повний перебір. Інша перевага ЕМ для вирішення завдань полягає в здатності швидкої генерації достатньо хороших рішень. p align="justify"> При вирішенні практичних завдань з використанням ЕМ, необхідно виконати наступні чотири попередніх етапи:
1. вибрати спосіб представлення рішення;
2. розробити оператори випадкових змін;
. визначити закони виживання рішення;
. створити початкову популяцію.
Розглянемо деякі особливості виконання цих етапів.
Для представлення рішення у вигляді, зручному для реалізації на ЕОМ, потрібно така структура, яка дозволить кодувати будь-яке можливе рішення і виробляти його оцінку. Математично доведено, що не існує ідеальної структури представлення, так що для створення гарної структури потрібно аналіз, перебір і евристичні підходи. Можливий варіант подання повинен дозволяти проведення різних перестановок в хромосомах. Необхідно також визначити спосіб обчислення ЦФ для оцінки рішень. p align="justify"> Досить складним є етап вибору випадкового оператора (або операторів) для генерації нащадків. Їх існує величезна кількість. У ЄС використовуються два основні типи розмноження: статеве ібесполое. При статевому розмноженні два батьки обмінюються генетичним матеріалом, який використовується при створенні нащадка. Безстатеве розмноження - це фактично клонування, при якому відбуваються різні мутації пріпередачі інформації від батька до нащадка. Ці оператори дуже важливі при ЕМ, проте в загальному випадку для інтелектуальної ІС можна застосувати і операції, які не існують в ЄС. Наприклад, використовувати матеріал від трьох або більше батьків, проводити голосування при виборі батьків. Фактично немає меж у використанні різних операторів і немає нікого сенсу тільки сліпо копіювати закони природи і обмежуватися ними. p align="justify"> Успіх ЕМ багато в чому залежить від того, наскільки добре взаємодіють між собою схема подання, оператори випадкових змін і спосіб визначення ЦФ. Тому для певного класу задач більш доцільно використовувати спеціальні визначені для цих завдань оператори. Те ж можна сказати і про представлення, так як не існує універсального кодування, яке можна використовувати у всіх оптимізаційних зада...
