Пример готового реферата по предмету: Информатика
Содержание
СОДЕРЖАНИЕ
Задание. Вариант № 131
СОДЕРЖАНИЕ 1
ВВЕДЕНИЕ 1
Общая схема построения генетических алгоритмов 2
Построение генетического алгоритма по предложенному заданию.3
Выводы:6
ЛИТЕРАТУРА 7
ПРИЛОЖЕНИЕ: ПРОГРАММА 8
Выдержка из текста
ВВЕДЕНИЕ
Генетическими алгоритмами называют оптимизационные методы, основанные на идее эволюции с помощью естественного отбора, выдвинутой Дарвином.
Генетические алгоритмы работают с совокупностью «особей» популяцией, каждая из которых представляет возможное решение данной проблемы. Каждая особь оценивается мерой ее «приспособленности» согласно тому, насколько «хорошо» соответствующее ей решение задачи. В природе это эквивалентно оценке того, насколько эффективен организм при конкуренции за ресурсы. Наиболее приспособленные особи получают возможность «воспроизводить» потомство с помощью «перекрестного скрещивания» с другими особями популяции. Это приводит к появлению новых особей, которые сочетают в себе некоторые характеристики, наследуемые ими от родителей. Наименее приспособленные особи с меньшей вероятностью смогут воспроизвести потомков, так что те свойства, которыми они обладали, будут постепенно исчезать из популяции в процессе эволюции. Иногда происходят мутации, или спонтанные изменения в генах.
Таким образом, из поколения в поколение хорошие характеристики распространяются по всей популяции. Скрещивание наиболее приспособленных особей приводит к тому, что исследуются наиболее перспективные участки пространства поиска. В конечном итоге популяция будет сходиться к оптимальном решению задачи. Преимущество генетических алгоритмов состоит в том, что они находят приблизительные оптимальные решения за относительно короткое время.
Общая схема построения генетических алгоритмов
Генетические алгоритмы [1-4]
работают по аналогии с алгоритмом эволюции видов (популяций) живых организмов. В генетическом алгоритме каждый индивид кодируется сходным с ДНК методом в виде строки из символов одного типа. Длина строки (ДНК) постоянна. В дальнейшем в качестве кодовой строки будет использоваться битовая (двоичная) строка. Популяция из индивидов подвергается процессу эволюции с интенсивным использованием скрещивания и мутаций.
Кодовую строку каждого индивида назовем геномом. Для каждого индивида в популяции задается целевая функция. Значение целевой функции назовем целевым значением. Вектор, состоящий из целевых значений всех индивидов в популяции, назовем вектором целевых значений. Тогда если вычислен вектор целевых значений, то можно определить приспособленность (fitness) индивида в популяции.
Список использованной литературы
ЛИТЕРАТУРА
1.Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.:ФИЗМАТЛИТ, 2003. 432 с.
2.Батищев Д.А. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач. Воронеж: Изд.-во ВГТУ, 1995.
3.Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс . — СПб: Питер, 2001. — 386 с.: ил.
4. Божич В.И., Кононенко Р.Н., Абияка А.А. Нейросетевое управление в мультиагентной системе с самоорганизующейся коммуникацией // Материалы Всеросс. конф. «Нейроинформатика-99», М.: МИФИ, 1999. Часть 3. — С.239-246.
5.Исаев Сергей. Популярно о генетических алгоритмах www.algolist.manual.ru
