आनुवंशिक एल्गोरिदम

आनुवंशिक एल्गोरिदम अनुमानी, स्टोकहस्टिक छन् अनुकूलन विधिहरू 1975, हल्याण्ड मा पहिलो पटक प्रस्तावित गरिएको छ कि। तिनीहरूले विकास को विचार मा आधारित छन् प्राकृतिक चयन, द्वारा पनि डार्विन प्रदान गर्दछ जो।

आनुवंशिक एल्गोरिदम व्यक्तिहरूलाई विभिन्न काम, कि जहाँ प्रत्येक व्यक्ति कुनै पनि विशेष समस्याको समाधान रूपमा सेवा गर्न सक्नुहुन्छ जनसंख्या छ। प्रत्येक व्यक्ति यो गर्न पत्राचार समाधान कसरी राम्रो निर्भर मिलाइएको को डिग्री मा मूल्यांकन गर्न छ। हामी प्रकृति को सम्बन्ध मा विचार भने, त्यहाँ स्रोतहरू लागि प्रतियोगिता समयमा शरीर को दक्षता को डिग्री अनुमान गरिएको छ। व्यक्तिहरूलाई थप छाँटकाँट धेरै छन् जनसंख्याको अन्य सदस्यहरूसँग क्रस-प्रजनन को माध्यम द्वारा उर्तानु गर्न सक्नुहुन्छ। यो जो आमाबाबुबाट पैत्रिक रूपमा प्रसारित केही विशेषताहरु संयोजन नयाँ प्रजाति, को उपस्थिति हुन्छ।

कम छाँटकाँट व्यक्तिहरूलाई तिनीहरू अधिकार गुण, बिस्तारै सम्पूर्ण जनसंख्याको विकास समयमा गायब हुनेछ भनेर, सन्तान कम संभावना उर्तानु गर्न सक्षम हुनेछ। कहिलेकाहीं जीन वा उत्परिवर्तन मा स्वभाविक परिवर्तन हो। यो पुस्ता गर्न जेनेरेसन ले राम्रो विशेषताहरु जनसंख्याको भर वितरण गरिने बाहिर जान्छ। सबै भन्दा राम्रो उपयुक्त हो कि व्यक्तिहरूलाई Interbreeding, सबैभन्दा ठूलो भविष्य प्रतिनिधित्व गर्ने खोज साइटहरु अनुसन्धान छ के को लागि अग्रणी। अन्त मा, यो समाधान हुन्छ। आनुवंशिक एल्गोरिदम यो इष्टतम छन् जो समय अनुमानित समाधान, को एक अपेक्षाकृत छोटो अवधि हो भन्ने तथ्यलाई को फाइदा छ। यो कार्यक्रम सन्दर्भमा मुद्दा विचार लायक छ।

आनुवंशिक एल्गोरिदम निम्न घटक बनेको छन्:

- विचार अन्तर्गत समस्याको समाधान प्रतिनिधित्व क्रोमोजोम जीन हुन्छन्। यो जनसंख्या क्रोमोजोममा को प्राथमिक मानिन्छ;

- बयान एक सेट (नयाँ जनसंख्याको आधारमा नयाँ समाधान उत्पन्न गर्न डिजाइन);

- यो उद्देश्य समारोह (समाधान उपयुक्ततामाथि मूल्याङ्कन गर्न डिजाइन)।

चयन, उत्परिवर्तन र क्रसओभर: लागि आनुवंशिक अल्गोरिदम संचालक को एक मानक सेट प्रदान गर्दछ। यो सहायता संग आनुवंशिक एल्गोरिदम प्रयोग प्रत्येक विशेष के स्पष्ट विचार गर्न सम्भव छ अपरेटर। अपरेटर चयन फिटनेस कार्यहरु को मान के संग अनुसार क्रोमोजोममा चयन। प्रतियोगिताको र रूले: यहाँ कम्तीमा लोकप्रिय अपरेटर दुई प्रस्तुत गरिएको छ। रूले विधि N रनले व्यक्तिहरूको चयन को व्यायाम पनि समावेश छ। को रूले पाङ्ग्रा मा कार्यरत जनसंख्या प्रत्येक सदस्य को लागि आवश्यक मूल्य एक क्षेत्र समावेश छन्। यस चयनमा मिलाइएको एक एकदम उच्च दर संग जनसंख्या को सदस्य कम फिटनेस छ कि प्रतिनिधिको भन्दा बढी अक्सर चुनिएको गरिनेछ। जब विधि प्रतियोगिताको N टोली कि व्यक्तिहरूलाई N चयन गर्न अनुमति कार्यान्वयन गरिएको छ। प्रत्येक घटना को आधार जनसंख्या को नमूना K तत्व राखिएको, तिनीहरूलाई बीचमा सबै भन्दा राम्रो नमूना चयन गर्नुपर्छ।

तपाईं एल्गोरिदम प्रोग्रामिंग विचार गर्न जारी भने, यो crossbreeding भनिने विधि बारे बताउन आवश्यक छ। पार अपरेटर जनसंख्या मा क्रोमोजोममा वा क्रोमोजोम अंश को जोडी बीच साटासाट छ।

पछिल्लो अपरेटर - उत्परिवर्तन - क्रोमोजोम को स्टोकहस्टिक विभिन्नता।

आनुवंशिक एल्गोरिदम प्रयोग को विशिष्ट विचार भन्दा कागज मा फिट गर्न सक्नुहुन्छ थप मोटा सामाग्री प्रदान गर्दछ, त्यसैले यसलाई अलग छलफल गर्नुपर्छ।