n align="justify"> , c = 3 )
Побудова графіків симетричних гауссовских функцій належності з різними коефіцієнтами концентрації. <В
1.2 Генетичні алгоритми
Еволюційні обчислення - термін, що часто використовується для загального опису алгоритмів пошуку, оптимізації або навчання, заснованих на деяких формалізованих принципах природного еволюційного процесу. Основна перевага еволюційних обчислень полягає в можливості вирішення многомодальним (що мають кілька локальних екстремумів) завдань з великою розмірністю за рахунок поєднання елементів випадковості і детермінованості точно так, як це відбувається у природному середовищі. Детермінованість цих методів полягає в моделюванні природних процесів відбору, розмноження та успадкування, що відбуваються за суворо визначеними правилами. Основним правилом при цьому є закон еволюції: "виживає найсильніший", який забезпечує поліпшення находиме рішення. Іншим важливим чинником ефективності еволюційних обчислень є моделювання розмноження і успадкування. p align="justify"> Генетичні алгоритми, будучи однією з парадигм еволюційних обчислень, представляють собою алгоритми пошуку, побудовані на принципах, схожих з принципами природного відбору і генетики. Вони поєднують у собі принцип виживання найбільш перспективних особин - рішень і обмін інформацією, в якому присутній елемент випадковості, і який моделює природні процеси успадкування та мутації. Додатковим властивістю цих алгоритмів є невтручання людини в розвивається процес пошуку. Людина може впливати на нього лише опосередковано, задаючи певні параметри. p align="justify"> Будучи різновидом імовірнісних методів пошуку, генетичні алгоритми мають на меті знаходження кращого, а не оптимального рішення задачі. Це пов'язано з тим, що для складної задачі часто потрібно знайти хоч яке-небудь задовільне рішення, а проблема досягнення оптимуму відходить на другий план. При цьому інші методи, орієнтовані на пошук саме оптимального рішення, внаслідок надзвичайної складності завдання стають взагалі непридатними. У цьому криється причина появи, розвитку і зростання популярності генетичних алгоритмів. p align="justify"> Основна відмінність генетичних алгоритмів полягає в поданні будь альтернативи рішення у вигляді рядка фіксованої довжини, маніпуляції з якої випускаються в відсутність будь-якого зв'язку з її смисловою інтерпретацією. Тобто в даному випадку застосовується єдиний універсальний уявлення будь-якої задачі. Парадигму генетичних алгоритмів запропонував Джон Холланд, який опублікував на початку 60-х років її основні положення. А загальне визнання вона отримала після виходу в світ в 1975 році його класичної праці "Адаптація в природних і штучних системах". p align="justify"> Основна особливість генетичного алгоритму полягає в тому, що аналізується не одне ріше...
