Upload
tudor-ana-maria
View
95
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
5/11/2018 Algoritmi genetici referat - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/algoritmi-genetici-referat 1/3
Algoritmi genetici în rezolvarea problemelor de
programare matematică Algoritmii genetici (AG), introduşi de J. Holland în
1975, fac parte dintr-o serie de metode moderne de căutare,care abordează cu succes probleme de optimizare complexe.Sunt bazaţi pe paradigma biologică a evoluţiei vieţii, pe„mecanica selecţiei naturale şi a geneticii, rezultând algoritmi în care este implicat şi flerul inovator al căutării umane”. AG operează cu o popula ţ ie iniţială – corespunde, deexemplu, valorilor numerice ale unei anumite variabile (unuianumit element programabil). Dimensiunea acestei populaţiinu este constantă şi este în general dependentă de problema derezolvat. Membrii acestei populaţii sunt de regulă şirurialcătuite din 0 şi1, adică şiruri binare. Exemplu de populaţieiniţială într-o primă generaţie şi având dimensiune mică (10):110001010100001000101000000001000110001011011101010001000100111111100000000000011100001000
1111111111
În practică: dimensiune mai mare a polulaţiei + şiruri delungime mai mare. Şirurile binare pot reprezenta valorile codateale unei sau unor variabile de interes.
5/11/2018 Algoritmi genetici referat - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/algoritmi-genetici-referat 2/3
Popula ţ ia ini ţ ială – generată aleator , iar pentrucaracterizarea acesteia poate fi utilizată terminologia specifică
geneticii. Astfel, fiecare şir în cadrul populaţiei corespunde
unui cromozom şi fiecare bit (element binar) al şiruluicorespunde unei gene.Cromozomii = variabilele PO = elemente ale unei
structuri funcţionale, genom. Fiecare genom î şi începe ciclulde viaţă ca o mulţime de cromozomi generaţi aleator. Colecţiagenomilor alcătuieşte popula ţ ia.
Un AG efectuează operaţii specifice în cadrul unuiproces de reproducere guvernat de către operatori genetici.
Soluţiile noi sunt create prin selecţia şi recombinareacromozomilor existenţi, în vederea optimizării unei func ţ ii de
evaluare ( func ţ ie de performan ţă, “fitness”), aleasă pentrufiecare problemă în parte. De exemplu, dacă problema derezolvat este o problemă de optimizare, funcţia de evaluare arputea fi funcţia obiectiv sau inversul acesteia. Semnificaţiafuncţiei respective este irelevantă pentru algoritm, ceea ce
contează fiind doar valoarea sa.Plecând de la populaţia iniţială, trebuie dezvoltată o popula ţ ie nouă, fiecare populaţie nouă generată prinreproducere înlocuind generaţia anterioară. În acest procesfuncţia de evaluare globală se va îndrepta spre optim şi vaoferi soluţii din ce în ce mai bune ale PO. Procesul este analogteoriei neo-darwiniste a evoluţiei în biologie, care afirmă că
organismele (sistemele) adaptate continuu la schimbările demediu au şansele cele mai mari de supravieţuire.
Operatori genetici (asupra genomilor, cromozomilor):1. Selec ţ ia (naturală) – destinat alegerii unui set de
cromozomi (şiruri) din populaţie pentru a-i (a le) reproduce.
5/11/2018 Algoritmi genetici referat - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/algoritmi-genetici-referat 3/3
Membrii populaţiei sunt aleşi pentru reproducere pe baza
valorii func ţ iei lor de evaluare, iar membrilor populaţiei leeste acordată o probabilitate de reproducere proporţională cu
valoarea funcţiei lor de evaluare fiind preferaţi cei cu ovaloare cât mai mare a funcţiei de evaluare.
Tehnici de selecţie:……..