Innledning
En genetisk algoritme er en søkemetode som fungerer analogt en utviklingsprosess i et biologisk system. De brukes ofte til å finne løsninger på optimeringsproblemer.
"Randomisert søk og optimalisering teknikk guidet av prinsippet om naturlige genetiske systemer."
"Genetiske algoritmer er søkealgoritmer basert på mekanikken naturlig seleksjon og naturlige genetikk. "
" Genetiske algoritmer er programvare, prosedyrer modellert etter genetikk og evolusjon.
"
Det er alltid et behov for bedre søk og optimalisering teknikk på alle felt. Men, det er svært få metoder som fungerer bedre og raskere enn enorme mesteparten av informasjonen.
innen genetisk algoritme er relativt urørt. Selv dens makt er fortsatt ikke utnyttes på en forsvarlig måte. Genetiske Algoritmer garanterer raskere og bedre tilgang til enorme informasjon i en meget robust måte.
Mål og Scope
Formålet med GA er å finne en optimal løsning på et problem.
Siden gass er heuristiske prosedyrer, de er ikke garantert å finne den optimale løsningen, men de er i stand til å finne svært gode løsninger for et bredt spekter av problemer.
Genetiske Algoritmer er søke, optimalisering og maskinlæringsteknikker basert på mekanikerne av Natural Selection and Natural Genetics. Pr prinsippene om Darwins naturlige utvalg, bare de organismer å overleve og reprodusere som er egnet for deres miljø. Og så, avkom av de sprekeste foreldre (muligens) får den beste delen av sine foreldre. Denne prosessen oppgraderer den nye befolkningen.
GA bruker samme konsept for å finne løsningen. Den finner the fittest foreldre (løsning) fra søke plass og deretter bruker dem i reproduksjon for å danne de oppgraderte avkom løsninger.
Det sentrale temaet i forskning på genetiske algoritmer har vært robusthet, hvis kan gjøres mer kunstige systemer robuste kostbare designendringer kan reduseres eller elimineres. Også, hvis høyere nivåer av tilpasning kan oppnås, kan eksisterende systemer utføre sine funksjoner lengre og bedre.
Genetiske algoritmer er en del av evolusjons computing, som er en raskt voksende område av kunstige genetiske algoritmer er inspirert av Darwins evolusjonsteorien. Problemer løses ved en evolusjonær prosess som resulterer i en best (fittest) løsning (overlevende) -. Med andre ord, er løsningen utviklet
Genetiske Algoritmer (gass) er adaptive heuristisk søkealgoritme til grunn at de evolusjonæ