В.М. Курейчик
Генетические алгоритмы (ГА) есть поисковые алгоритмы, основанные на механизмах натуральной селекции и натуральной генетики. Они реализуют «выживание сильнейших» среди рассмотренных структур, формируя и изменяя поисковый алгоритм на основе моделирования эволюции [1-7].
Основой для возникновения генетических алгоритмов считается модель биологической эволюции и методы случайного поиска [ 6, 7 ]. Один из известных специалистов в мире в области случайного поиска и стохастической оптимизации Растригин пишет [ 6 ]. Случайный поиск (СП) возник как реализация простейшей модели эволюции, когда случайные мутации моделировались случайнымишагами оптимального решения, а отбор “уходом” неудачных вариантов. Например, для прикладных оптимизационных задач
K(X) 
extr,
здесь K- функционая, X- искомое решение, extr – экстремум (принимает
Возможно вы искали - Реферат: Компьютерные вирусы. Антивирусные программы
в зависимости от условий задачи минимальное или максимальное значение).
Тогда, например, для максимизации
K(X) min 
X*,
где X* - наилучшее решение.
Это выражение реализуется с учетом ограничений и граничных условий. Эволюционный поиск согласно [6] – это последовательное преобразование одного конечного множества промежуточных решений в другое. Само преобразование можно назвать алгоритмом поиска или алгоритмом эволюции.
Похожий материал - Реферат: Иерархия каталогов и файловых систем в Linux
Растригин выделяет три особенности алгоритма эволюции:
– каждая новая популяция состоит только из “жизнеспособных” хромосом;
– каждая новая популяция “лучше” (в смысле целевой функции) предыдущей;
– в процессе эволюции последующая популяция зависит только от предыдущей [ 7 ].
Согласно [7] природа, реализуя эволюцию, как бы решает оптимизационную задачу на основе случайного поиска. Выделяется три основных бионических эвристики случайного поиска:
Очень интересно - Курсовая работа: Реализация сети в операционной системе Linux
– клеточный СП,
– моделирование целесообразного поведения особей,
– моделирование передачи наследуемой биологической информации.
Законы эволюции отбирают все ценное и пригодное для эволюции и отметают в сторону, как мусор, как непригодное, все отсталое. Они не знают ни пощады ни состродания и производят оценку каждого лишь по степени пригодности или непригодности ею для дальнейшего развития.
Простой генетический алгоритм был впервые описан Гольдбергом на основе работ Холланда [1,2]. Механизм простого ГА (ПГА) несложен. Он копирует последовательности и переставляет их части. Предварительно ГА случайно генерирует популяцию последовательностей – стрингов (хромосом). Затем ГА применяет множество простых операций к начальной популяции и генерирует новые популяции. ПГА состоит из 3 операторов: репродукция, кроссинговер, мутация. Р е п р о д у к ц и я - процесс, в котором хромосомы копируются согласно их целевой функции (ЦФ). Копирование хромосом с «лучшим» значением ЦФ имеет большую вероятность для их попадания в следующую генерацию. Оператор репродукции (ОР), является искусственной версией натуральной селекции, “выживания сильнейших” по Дарвину. После выполнения ОР оператор кроссинговера (ОК) может выполниться в 3 шага. На первом шаге члены нового репродуцированного множества хромосом выбираются сначала. Далее каждая пара хромосом (стрингов) пересекается по следующему правилу: целая позиция k вдоль стринга выбирается случайно между l и длиной хромосомы меньше единицы т.е. в интервале (1,L-1). Длина L хромосомы это число значащих цифр в его двоичном коде. Число k, выбранное случайно между первым и последним членами, называется точкой ОК или разделяющим знаком.
Вам будет интересно - Реферат: Усложнение решающего правила при управлении в задачах распознавания образов
Механизм ОР и ОК. Он включает случайную генерацию чисел, копирование хромосом и частичный обмен информацией между хромосомами.
Генерация ГА начинается с репродукции. Мы выбираем хромосомы для следующей генерации, вращая колесо рулетки, такое количество раз, которое соответствует мощности начальной популяции. Величину отношения 
называют вероятностью выбора копий (хромосом) при ОР и обозначают
(1)
здесь fi (x)- значение ЦФ i-той хромосомы в популяции, sum f(x)- суммарное значение ЦФ всех хромосом в популяции. Величину (1) также называют нормализованной величиной.Ожидаемое число копий i-ой хромосомы после ОР определяют
(2)
Похожий материал - Реферат: История информатики как науки о знаниях и технологиях
где n- число анализируемых хромосом.
Число копий хромосомы, переходящее в следующее положение, иногда определяют на основе выражения
. (3)
Далее, согласно схеме классического ПГА, выполняется оператор мутации. Считают, что мутация - вторичный механизм в ГА.