Введение в генетические алгоритмы
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
МАГНИТОГОРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕССКИЙ ФАКУЛЬТЕТ
КАФЕДРА ПМ и ВТ
Шадрина А.Б.
Учебно-методическое пособие для вычислительной практики
Тема: Применение генетического алгоритма для нахождения минимума функции двух вещественных переменных в заданной области
Магнитогорск - 2012
СОДЕРЖАНИЕ
Введение. 2
1. Введение в генетические алгоритмы.. 3
1.1. Понятие оптимизации. 3
1.2. Естественная эволюция. 3
1.3. Генетические алгоритмы.. 4
1.4. Целевая функция и кодирование. 4
1.5. Общая структура генетического алгоритма. 5
2. Описание простого генетического алгоритма. 7
3. Варианты заданий. 9
Литература. 12
Приложение. 13
Введение
В данном пособии Вам предложены для изучения так называемые генетические алгоритмы (ГА) - стохастические, эвристические, оптимизационные методы, основанные на идее эволюции с помощью естественного отбора, выдвинутой Дарвином.
ГА 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 оптимальному решению задачи. Преимущество ГА состоит в том, что он находит приблизительные оптимальные решения за относительно короткое время.
В процессе выполнения данного проекта Вам будет предложено составить программу, реализующую некоторый вариант генетического алгоритма, для решения задачи нахождения минимума функции двух вещественных переменных в заданной области. В отчете по вычислительной практике Вы должны привести результаты проведенных Вами исследований в соответствии с заданием, а также приложить текст программы на языке Паскаль в виде отдельного файла (или файлов).
|
|
|
Введение в генетические алгоритмы
Дата добавления: 2015-12-17; просмотров: 19; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!