Genetic nga mga algorithm

Ang mga algorithm sa genetic mao ang heuristic, stochastic optimization nga pamaagi nga una nga gisugyot sa 1975 sa Holland. Kini gibase sa ideya sa ebolusyon uban sa natural selection, nga gisugyot ni Darwin.

Ang mga algorithm sa genetiko naglihok uban sa daghang mga indibidwal, nga mao, ang usa ka populasyon diin ang matag usa mahimong magsilbing solusyon sa usa ka partikular nga problema. Ang matag indibidwal kinahanglang mahatagan og gibug-aton alang sa ang-ang sa kalig-on niini, depende kung unsa ka maayo ang solusyon sa problema nga katugbang niini. Kon atong hunahunaon kini kalabot sa kinaiyahan, nan kini mag-usisa sa gidaghanon sa pagka-epektibo sa organismo sa kompetisyon nga pakigbisog alang sa mga kahinguhaan. Ang mga indibidwal, nga mas gipahiangay, makahimo sa pagsanay sa mga anak pinaagi sa pagtabok-tabok uban sa ubang mga representante sa populasyon. Mao kini ang hinungdan sa pagpakita sa bag-ong mga indibidwal, diin ang pipila nga mga kinaiya, nga napanunod gikan sa mga ginikanan, gihiusa.

Ang dili kaayo pahiangay nga mga indibidwal makahimo sa pagsanay sa mga anak nga adunay dili kaayo posibilidad, aron ang mga kabtangan nga ilang gipanag-iya anam-anam nga mawala sa dagan sa ebolusyon gikan sa tibuok populasyon. Usahay mahitabo ang kusog nga pagbag-o sa mga gene, o mutasyon. Kini nahimong maayo nga mga kinaiya gikan sa henerasyon ngadto sa henerasyon ang iapod-apod sa tibuok populasyon. Ang pagtabok sa mga indibidwal, nga mao ang labing gipahiangay, nagdala ngadto sa kamatuoran nga ang mga search sites nga nagrepresentar sa labing dako nga palaaboton pag-usisa. Sa katapusan nga pagsusi, ang problema masulbad. Ang mga algorithm sa genetiko adunay bentaha nga sa usa ka medyo mubo nga yugto sa panahon sila makakaplag og gibanabanang mga solusyon nga ang kamapuslanon. Kini angay nga ikonsiderar kini nga isyu kabahin sa programming.

Ang mga algorithm sa genetiko naglangkob sa mosunod nga mga sangkap:

- ang chromosome, nga mao ang sulbad sa problema nga gihunahuna, naglangkob sa mga gene. Kini nga populasyon sa chromosome giisip nga usa ka inisyal;

- usa ka hugpong sa mga operator (gituyo aron makahimo og bag-ong mga solusyon base sa bag-ong mga populasyon);

- tumong nga katuyoan (gidisenyo aron masusi ang kahimsog sa mga solusyon).

Alang sa genetic algorithms, adunay usa ka standard nga set sa mga operators: pagpili, mutation ug pagtabok. Ang usa mahimo nga maghunahuna sa paggamit sa genetic algorithms pinaagi sa pagpatin-aw kon unsa ang gitumong sa matag partikular nga operator. Ang pagpili operator mopili sa mga chromosome sumala sa kung unsa ang mga bili sa ilang mga katungdanan sa pagpahimsog. Adunay labing menos duha ka labing popular nga mga operators: usa ka torneyo ug usa ka roulette. Ang pamaagi sa roulette nagdala sa pagpili sa mga indibidwal pinaagi sa paglunsad sa n. Alang sa matag sakop sa populasyon nga gigamit, ang roleta nga ligid adunay usa ka sektor sa gikinahanglan nga gidak-on. Ang mga membro sa usa ka populasyon nga adunay taas kaayo nga indicator sa pagpahimsog alang sa ingon nga pagpili mahimo nga labaw nga lagmit nga mapili kay sa mga representante nga ubos ang kalig-on. Uban sa pamaagi sa torneyo, gipatuman ang mga torneyo, nga nagtugot kanimo sa pagpili sa mga indibidwal. Ang matag torneyo gibase sa usa ka sample sa mga elemento gikan sa populasyon, uban sa labing maayo nga tawo sa ilang taliwala.

Kon magpadayon ka sa paghunahuna sa mga algorithm sa pagprograma, nan kini angay nga paghisgot mahitungod sa pamaagi nga gitawag nga pagtabok. Ang crossing operator nagbitay sa mga bahin sa chromosome tali sa usa ka pares o chromosome sa usa ka populasyon.

Ang katapusan nga operator - mutation - usa ka stochastic nga pagbag-o sa bahin sa mga chromosome.

Ang piho nga konsiderasyon sa pagpadapat sa mga algorithm sa genetiko usa ka mas daghan nga materyales kay sa mahimo sa artikulo, busa kini kinahanglan nga isipon nga gilain.