Главная | RSS News
 
 

Генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы – мощная стратегия выходов из локальных оптимумов. Она заключается в параллельной обработке множества альтернативных решений с концентрацией поиска на наиболее перспективных из них. Генетические алгоритмы позволяют одновременно анализировать некоторое подмножество решений, формируя квазиоптимальные решения. Кроме того, применение данного способа оптимизации обусловлено тем, что генетические алгоритмы наиболее эффективно работают с многопараметрическими функциями, позволяя манипулировать одновременно многими переменными.
енетический алгоритм – это оптимизационный эвристиче¬ский алгоритм, основанный на принципах естественной генетики. Генетические алгоритмы берут начало в теории эволюции [21, 87, 122, 123, 124, 125]. Основ¬ной механизм эволюции – это естественный отбор. Те особи, которые наиболее приспособлены к окружающим условиям, будут иметь относительно больше шансов воспроизвести потомков. Слабо приспособленные особи либо совсем не произведут потомства, либо их потомство будет очень немногочисленным. Это означает, что гены от высоко адаптированных или приспособленных особей будут распространяться в увеличивающемся числе потомков на каждом последующем поколении. Комбинация хороших характеристик от различных родителей иногда может приводить к появлению "суперприспособленного" потомка, чья приспособленность больше, чем приспособленность любого его родителя. Таким образом, вид развивается, все лучше приспосабливаясь к среде обитания.
Генетические алгоритмы позволяют осуществлять поиск оптимальных решений для целого ряда практических задач [120]. Широта сферы применения генетических алгоритмов обусловлена, прежде всего, их универсальностью, а также способностью одновременно оптимизировать решение задачи по нескольким критериям. Эта способность нашла свое применение в большом числе приложений, включая проектирование самолетов, настройку параметров алгоритмов, поиск устойчивых состояний систем нелинейных дифференциальных уравнений.
Анализ результатов использования генетических алгоритмов позволяет выделить следующие условия, при выполнении которых задача решается эффективно:
– большое пространство поиска, ландшафт которого является негладким (содержит несколько экстремумов)
– сложно формализуемая функция степени оценки качества решения
– многокритериальность поиска
– поиск по заданным критериям оптимального решения.
Генетические алгоритмы [41, 124] – это методы нулевого порядка, стратегия поиска в которых построена только на вычислении значений
критерия оптимальности и не требует знания дополнительной информации о производных, константе Липшица и т.д., что характерно для градиентных и квазиньютоновских методов. Генетические алгоритмы являются робастными методами по отношению к виду минимизируемой функции, так как при их применении не требуется, чтобы критерий оптимальности был непрерывным, дифференцируемым, унимодальным. Они осуществляют поиск оптимального решения по одной и той же стратегии как для унимодальных, так и для многоэкстремальных функций.

Прочитало: 1945
 
 
Календарь
 
«    Октябрь 2013    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
 
 
 

Меню
  »  Классификация портов проникновения ЭМИ
»  Задачи ЭМС ЭС при внешних воздействиях
»  Средства электромагнитного террора
»  Методы и средства анализа воздействия ЭМИ на ЭС
»  Анализ эффективности экранирования корпусов ЭС
»  Экранирование э.-м. воздействий стенами ИЗ
»  Цель и методы оптимизации
»  Оптимизация внутриаппаратурной ЭМС межсоединений
»  Многокритериальная оптимизация
 
 

Архивы
 Октябрь 2008 (17)
Сентябрь 2008 (30)
Август 2008 (19)
 
 

Популярное
   
 

Реклама
  http://kosmonavtika.net/kosmologiya/kosmos-nauka-i-mify/mify-o-prishel-tscah-iz-drugih-mirov.php
Статьи
Ещё
 
 

 
 
E-M-P.Ru 1, 2