Введение 3
Сущность эволюционных вычислений 5
Определение и понятия генетических алгоритмов 9
Классический генетический алгоритм 16
Иллюстрация выполнения классического генетического алгоритма 23
Кодирование в генетических алгоритмах 30
Генетические операторы 37
Основная теорема о генетических алгоритмах 60
Список использованных источников 76
Большинство задач науки и техники относятся к обширному классу проблем поиска оптимальных решений, т.е. к оптимизационным задачам.
Часть задач оптимизации относится к классу комбинаторных и они, в большинстве случаев, имеют не одно, а множество решений различного качества. Существует множество алгоритмов для решения таких задач. Ядром всех комбинаторных алгоритмов являются операции полного или сокращенного перебора в различных алгоритмах реализуется по-разному. Для поиска лучшего решения, как правило, осуществляются направленный, случайным и комбинированный переборы всевозможных значений параметров задачи. В этой связи разрабатывается большое число точных, переборных и эффективного механизма поиска решений на множестве альтернатив, что затрудняло получения качественных результатов за приемлемое время.
В конце 1960-х годов американский исследователь Джон Холланд в качестве принципов комбинаторного перебора вариантов решения оптимизационных задач предложил использовать методы и модели механизма развития органического мира по Земле. Поскольку основные законы эволюции живых организмов были исследованы генетикой, то и предложенный механизм получил название «генетические алгоритмы». Первый ввел в обиход термин «генетический алгоритм» Д.Багли в своей диссертации в 1967 г.
В мире сейчас успешно развиваются три основные научные школы по генетическим алгоритмам. К ним относятся американская, европейская и российская школы. В американской школе отметим таких ученых, как Д. Холланд, Д. Г ольдберг, Д. Коза, Л. Чамберс и др. В европейскую школу входят такие ученые, как Р. Клинг, П. Банерджи, Э. Фалькенауер и др. В российской
отметим И. Букатову, Д. Батищева, И. Норенкова, авторов книги и многих др. Интерес к этой области исследований в мире каждый годом возрастает.
Предмет исследования - оптимизационные задачи.
Цель работы заключается в нахождении экстремума функций в случае, когда классические методы нахождения экстремума неприменимы.
