Klasyczny algorytm genetyczny - podstawowe pojęcia

• Autorzy: Grażyna Kuriańska

Warianty tytułu

A Classical Genetic Algorithm - Basic Terms

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule omówiono podstawowe pojęcia klasycznego algorytmu genetycznego. Algorytmy genetyczne są procedurami opartymi na mechanizmach dziedziczności i doboru naturalnego. Są wykorzystywane jako algorytmy przeszukujące, optymalizujące i uczące się. Algorytm genetyczny poszukuje coraz lepszych rozwiązań, generując kolejne ich pokolenia. Proces tworzenia pierwszego pokolenia odbywa się najczęściej losowo. Każde rozwiązanie jest oceniane pod kątem jego "dopasowania". Następnie tworzy się nowa populacja przez wybór najlepiej dopasowanych osobników. Niektórzy osobnicy ulegają zmianom za pomocą procesów krzyżowania i mutacji.

EN

Genetic algorithms (or GA) are basically algorithms based on natural biological evolution. The architecture of systems that implement genetic algorithms (or GA) are more able to adapt to a wide range of problems. A GA functions by generating a large set of possible solutions to a given problem. However, an initial population is created from a random selection of solutions. Then, a GA evaluates each of those solutions, and decides on a "fitness level" for each solution set. These solutions then breed new solutions. The parent solutions that were more "fit" are more likely to reproduce, while those that were less "fit" are more unlikely to do so. Solutions are evolved over time. Genetic algorithms can be incredibly efficient if programmed correctly. (J.W.)

Słowa kluczowe

PL

Algorytmy genetyczne; Optymalizacja

EN

Genetic algorithms; Optimalization

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia Informatica
• Rocznik: 2002
• Numer: nr 15
• Strony: 163--172

Twórcy

autor

Grażyna Kuriańska