![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Модель эволюции в природе, реализованная программно
Рисунок 34 Модель эволюции в природе, реализованная программно Для моделирования эволюционного процесса генерируем случайную популяцию, т.е. несколько индивидуумов со случайным набором хромосом, или числовых векторов. Генетические алгоритмы имитируют эволюцию этой популяции как циклический процесс скрещивания индивидуумов и смены поколений. Жизненный цикл популяции – набор случайных скрещиваний и мутаций, в результате которой к популяции добавляется некоторое количество новых индивидуумов. Отбор в генетическом алгоритме – процесс формирования новой популяции из старой, после чего старая популяций погибает. Отбор в генетическом алгоритме осуществляется посредством определения приспособленности индивидуума (вычисление значения целевой функции или проверка заданных критериев). Популяция следующего поколения формируется в соответствии со значением целевой функции. Вероятностью участия индивидуума в скрещивании берется приспособленность. Иногда используется стратегия элитизма, при которой несколько лучших индивидуумов переходят в следующее поколение без изменений, не участвуя в кросовере или отборе. Каждое следующее поколение будет лучше предыдущего. Когда приспособленность индивидуума перестает заметно увеличиваться работу генетического алгоритма останавливают и в качестве решения задачи берут наилучшего из найденных индивидуумов. Пример: Дано К=500 – объем капитала. Задача – распределить капитал между объектами. 1. Создание начальной популяции:
2. Скрещивание: 3. Мутация: 4. Отбор.
|