Генетические поисковые алгоритмы, основные положения,особенности Генетические поисковые алгоритмы, основные положения,особенности Ву Суан Выонг ЭМС-49АМ

Представьте...

Междисциплинарный подход Биология + Математика +

Эволюционная теория утверждает, что каждый биологический вид целенаправленно развивается и изменяется для того, чтобы наилучшим образом приспособиться к окружающей среде.

Можно сказать, что эволюция - это процесс оптимизации всех живых организмов. Основной механизм эволюции - это естественный отбор

Каждая молекула ДНК - это цепочка, состоящая из молекул нуклеотидов четырех типов, обозначаемых А-аденин, T- тимин, C- цитозин и G- гуанин

И что такое генетический алгоритм ???!!!

Генетический алгоритм – это алгоритм, который позволяет найти удовлетворительное решение к аналитически неразрешимым проблемам через последовательный подбор и комбинирование искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию.

Генерация начальной популяции Представить решение проблемы в виде набора генов Случайно генерировать первую популяцию

Скрещивание

Мутация

Генетический алгоритм

Применение генетических алгоритмов Генетические алгоритмы применяются для решения следующих задач: Оптимизация функций Оптимизация запросов в базах данных. Разнообразные задачи на графах (задача, раскраска, нахождение паросочетаний). Настройка и обучение искусственной нейронной сети. Задачи компоновки. Составление расписаний. Игровые стратегии. Теория приближений. Искусственная жизнь. Биоинформатика (фолдинг белков). Синтез конечных автоматов. Настройка ПИД регуляторов.

Вывод На основе рассмотренных принципов и особенностей был построен генетический алгоритм, позволяющий находить максимум целочисленной функции. Генетические алгоритмы являются универсальным и эффективным средством решения широкого круга задач, что обусловлено перспективностью принципа эволюции, лежащего в их основе.