• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Мета роботи

1.1.1 Вивчити основні методи генетичного пошуку.

1.1.2 Навчитися використовувати генетичні методи для розв’язку оптимізаційних задач.

Основні теоретичні відомості

У багатьох технічних задачах актуальною є проблема знаходження глобального оптимуму цільової функції в багатомірному просторі керованих змінних. Традиційні методи багатомірної оптимізації є методами локального пошуку та сильно залежать від вибору початкової точки пошуку. Для знаходження глобального оптимуму доцільно використовувати методи генетичного пошуку.

Генетичні методи засновані на аналогії з природними процесами селекції та генетичними перетвореннями, і поєднують комп'ютерні методи моделювання генетичних процесів у природних і штучних системах.

Традиційно до генетичних методів відносять генетичні алгоритми, генетичні стратегії, генетичне програмування та еволюційне програмування.

Генетичний пошук як метод оптимізації

Генетичний пошук містить у собі групу багатомірних, стохастичних, евристичних оптимізаційних методів, вперше запропонованих Д. Холландом у 1975 р. і заснованих на ідеї еволюції за допомогою природного відбору. Генетичні методи були отримані в процесі узагальнення й імітації в штучних системах таких властивостей живої природи, як природний відбір, пристосованість до змінюваних умов середовища, спадкування нащадками життєво важливих властивостей від батьків і т.ін.

Під стандартним генетичним методом розуміють метод для вирішення оптимізаційних задач вигляду:

f (H) → min,

де f – функція пристосованості (функція придатності, цільова функція, фітнесс-функція);

H = {0; 1}^L – хромосома, що містить в закодованому вигляді параметри цільової функції;

L – кількість розрядів у хромосомі.

Генетичні методи в процесі пошуку використають деяке кодування множини параметрів замість самих параметрів, тому вони можуть ефективно застосовуватися для рішення задач оптимізації, визначених як на числових множинах, так і на кінцевих множинах довільної природи.

Переглядів: 520