Genetik algoritmlar va uni amaliyotga tadbiqi

Genetik algoritmlar va
uni amaliyotga tadbiqi
Genetik algoritmlar tabiiy tanlanish jarayonidan ilhomlangan kuchli
optimallashtirish usulidir. Ular yechimlarning yaroqliligini bosqichma-bosqich
yaxshilash uchun mutatsiya, krossover va tanlash tamoyillaridan foydalangan
holda nomzod yechimlar populyatsiyasini iterativ ravishda rivojlantiradilar.
Genetik algoritmlar asoslari
Tabiatdan ilhom
ilhom
Genetik algoritmlar
evolyutsiyaning tabiiy
tabiiy jarayonidan
ilhomlangan bo'lib, bu
bu erda
populyatsiyadagi eng
eng kuchli shaxslar
omon qoladi va
ko'payadi va
o'zlarining foydali
xususiyatlarini keyingi
keyingi avlodga
o'tkazadi.
Iterativ
optimallashtirish
Algoritm potentsial
yechimlar
populyatsiyasidan
boshlanadi va bir qator
qator takrorlanuvchi
qadamlar orqali eng
yaxshilarini tanlaydi,
ularni birlashtiradi va
yangi imkoniyatlarni
o'rganish uchun tasodifiy
tasodifiy o'zgarishlarni
o'zgarishlarni kiritadi.
Kodlash va
taqdim etish
Har bir potentsial
yechim "xromosoma"
"xromosoma" sifatida
sifatida ifodalanadi
-
-
algoritm tomonidan
tomonidan
boshqarilishi mumkin
mumkin bo'lgan
kodlangan
ma'lumotlar qatori,
genlar biologik
evolyutsiyada qanday
qanday uzatilganiga
uzatilganiga o'xshash.
o'xshash.
Fitnesni baholash
baholash
Har bir potentsial
yechimning sifatini
baholash uchun fitnes
fitnes funktsiyasidan
funktsiyasidan
foydalaniladi, bu
algoritmni keyingi
avlodlar uchun
yaxshiroq echimlarga
echimlarga
yo'naltiradi.
Kodlash va taqdim etish
Ikkilik kodlash
Genetik algoritmlar odatda
yechimlarni ikkilik satrlar sifatida
sifatida ifodalaydi, bunda har bir
bir bit muammoning o'ziga xos
xos xususiyati yoki parametriga
parametriga mos keladi.
Permutatsiyani kodlash
Tartib yoki ketma-ketlik bilan
bog'liq muammolar uchun
almashtirish kodlash qo'llaniladi,
qo'llaniladi, bu erda yechim
elementlarning o'ziga xos
joylashuvi sifatida taqdim etiladi.
etiladi.
Daraxtga asoslangan kodlash
Murakkab echimlarni daraxt
tuzilmalari sifatida kodlash
mumkin, bu erda shoxlar va
tugunlar eritmaning turli tarkibiy
tarkibiy qismlarini ifodalaydi.
Fitness funktsiyasi va tanlovi
Fitness funktsiyasi
Fitnes funktsiyasi populyatsiyadagi har bir
har bir alohida yechimning sifati yoki
samaradorligini baholovchi hal qiluvchi
qiluvchi komponent hisoblanadi. Bu
yechimning kerakli maqsadlarga qanchalik
qanchalik mos kelishini miqdoriy
ko'rsatkichdir.
Tanlash bosimi
Tanlash bosimi ko'payish uchun tanlangan
tanlangan shaxsning ehtimolini belgilaydi.
belgilaydi. Yuqori tanlanish bosimi eng mos
eng mos shaxslarga yordam beradi,
pastroq bosim esa populyatsiya xilma
xilma-
-
xilligini saqlaydi.
Tanlash texnikasi
Keng tarqalgan tanlov usullariga turnir tanlash, ruletka g'ildiragi tanlash va darajaga asoslangan
asoslangan tanlov kiradi. Ushbu usullar mos keladigan shaxslarning keyingi avlod uchun tanlab
uchun tanlab olish imkoniyatini oshiradi.
Krossover va mutatsiya operatorlari
1
Krossover
Nasl yaratish uchun ota-ona yechimlaridan olingan genetik
ma'lumotlarni birlashtiradi
2
Bir nuqtali krossover
Tasodifiy tanlangan nuqtada asosiy echimlarning qismlarini
qismlarini almashtiradi
3
Ko'p nuqtali krossover
Tasodifiy nuqtalarda asosiy echimlarning bir nechta
nechta segmentlarini almashtiradi
Mutatsiya operatorlari yechimlarning genetik materialiga tasodifiy o'zgarishlar kiritib, xilma-xillikni saqlashga va
saqlashga va qidiruv maydonining yangi hududlarini o'rganishga yordam beradi. Umumiy mutatsiya usullariga bit
usullariga bit-
-
flip, tasodifiy qayta o'rnatish va Gauss buzilishi kiradi.
Populyatsiyani boshlash va tugatish mezonlari
mezonlari
Populyatsiyani ishga
tushirish
Turli xil nomzod echimlari
echimlari bilan aholini ishga
ishga tushiring. Bu yaxshi
yaxshi boshlanish nuqtasini
nuqtasini ta'minlash uchun
uchun tasodifiy yoki
muammoga xos evristika
evristika yordamida amalga
amalga oshirilishi mumkin.
mumkin.
Tugatish mezonlari
Genetik algoritmni
to'xtatish uchun aniq
shartlarni belgilang,
masalan, maqsadli moslik
moslik qiymatiga erishish,
erishish, avlodlarning
maksimal soni yoki aholi
barqaror yechimga
yaqinlashganda.
Balanslangan qidiruv
va ekspluatatsiya
Optimal yechimga samarali
yaqinlashishni ta'minlash
uchun yangi echimlarni
o'rganish va eng yaxshi
ishlaydigan shaxslardan
foydalanishni diqqat bilan
muvozanatlashtiring.
Konvergentsiya va optimallashtirish
Konvergentsiya mezonlari
Genetik algoritm populyatsiyani optimal echimga qarab iterativ ravishda rivojlantiradi.
rivojlantiradi. Konvergentsiya mezonlari algoritm qoniqarli natijaga erishganini va tugatilishi
tugatilishi mumkinligini belgilaydi.
Fitnesni yaxshilash
Algoritmning rivojlanishi bilan aholining jismoniy tayyorgarligi doimiy ravishda yaxshilanishi kerak,
yaxshilanishi kerak, bu qidiruv yuqori sifatli echimlarga yaqinlashayotganini ko'rsatadi.
Turli xillikni saqlash
Mahalliy optimalga erta yaqinlashishni oldini olish uchun algoritm populyatsiyadagi xilma
xilma-
-
xillikni saqlashi kerak. Elitizm va mutatsiya kabi texnikalar xilma
xillikni
-xillikni saqlashga yordam
saqlashga yordam beradi.
Genetik algoritmlarni qo'llash
Genetik algoritmlar optimallashtirish, mashinani
mashinani o'rganish, kompyuter fanlari va
muhandislik kabi turli sohalarda keng qo'llanilishiga
qo'llanilishiga ega. Ular, ayniqsa, an'anaviy usullar
usullar kurash olib borishi mumkin bo'lgan bir nechta
nechta o'zgaruvchilar va cheklovlar bilan murakkab
murakkab muammolarni hal qilish uchun foydalidir.
foydalidir.
Ba'zi asosiy qo'llash sohalariga rejalashtirish va
va resurslarni taqsimlash, marshrutlash va logistika,
logistika, tasvirni qayta ishlash va kompyuterni
ko'rish, dizayn va muhandislik, moliyaviy
modellashtirish va prognozlash kiradi.
Afzalliklar va cheklovlar
Afzalliklar
Genetik algoritmlar chuqur
bilimlarni talab qilmasdan
murakkab muammolarga deyarli
optimal echimlarni topishda
ustunlik qiladi.
Samaradorlik
Ular katta qidiruv maydonlarini
tezda o'rganishlari va yuqori sifatli
echimlarga birlashishi mumkin, bu
ularni real vaqtda ilovalar uchun
mos qiladi.
Moslashuvchanlik
Genetik algoritmlar
optimallashtirishdan tortib
mashinani o'rganishgacha va
undan tashqarida turli xil
muammoli sohalarga
moslashtirilishi mumkin.
Xulosa va kelajak
yo'nalishlari
Ushbu yakuniy bo'limda biz genetik algoritmlarni va ularning kelajakdagi
kelajakdagi qo'llanilishini o'rganishning asosiy yo'nalishlarini o'rganamiz.
o'rganamiz. Shuningdek, biz keyingi tadqiqot va rivojlanish uchun cheklovlar va
cheklovlar va sohalarni ko'rib chiqamiz.
|