Генетические алгоритмы

«Отцом» генетических алгоритмов по праву считается Д. Холланд, метод вначале назывался репродуктивным планом Холланда. В дальнейшем генетические алгоритмы развивались в работах учеников Холланда: Д. Голдберга. и К. Де Йонга, - именно в них и закрепилось название метода.

Генетические алгоритмы – это раздел эволюционного моделирования, заимствующий методические приемы из теоретических положений генетики.

Генетические алгоритмы – адаптивные методы поиска, которые используются для решения задач функциональной оптимизации. Представляют собой своего рода модели машинного исследования поискового пространства, построенное на эволюционной метафоре. Характерные особенности: использование строк фиксированной длины для представления генетической информации, работа с популяцией строк, использование генетических операторов для формирования будущих поколений.

Генетические алгоритмы оперируют совокупностью особей (популяцией), которые представляют собой строки, кодирующие одно из решений задачи. Этим метод отличается от большинства других алгоритмов оптимизации, которые оперируют лишь с одним решением, улучшая его.

Генетические алгоритмы применяются для решения следующих задач:

· оптимизация функций;

· разнообразные задачи на графах (задача коммивояжера, раскраска и т.д.);

· настройка и обучение искусственной нейронной сети;

· задачи компоновки;

· составление расписаний;

· игровые стратегии;

· аппроксимация функций;

· искусственная жизнь;

· биоинформатика.

Преимущества генетических алгоритмов:

1) универсальность;