Глава 2 задачи оптимизации

Задачи, решаемые с помощью генетических алгоритмов

Итак, в этой главе нами будут рассмотрены задачи оптимизации, их математическая постановка и пути решения.

Задачи оптимизации – наиболее распространенный и важный для практики класс задач. Их приходится решать любому из нас или в быту, распределяя свое время между разными делами, или на работе, добиваясь максимальной скорости работы программы или максимальной прибыльности компании.

Среди этих задач есть те, которые решаются простым путем, но есть и такие, точное решение которых найти практически невозможно.

Генетические алгоритмы в разных формах применяются к решению многих научных и технических проблем. Генетические алгоритмы используются при создании других вычислительных структур, например, автоматов или сетей сортировки. В машинном обучении они используются при проектировании нейронных сетей или управлении роботами. Они также применяются при моделировании развития в разных предметных областях, включая биологические (экология, иммунология и популярная генетика) и социальные (такие как экономика и политические системы) системы.

Тем не менее, популярное применение генетических алгоритмов – оптимизация многопараметрических функций. Большинство реальных задач могут быть сформулированы, как поиск оптимального значения, где значение – сложная функция, зависящая от определенных входных параметров. В некоторых случаях, нужно найти те значения параметров, при которых достигается точное значение функции. В других случаях, точный оптимум не нужен – решением может считаться любое значение, лучшее за определенную заданную величину. В этом случае, генетические алгоритмы – приемлемый метод для поиска "приемлемых" значений. Сила генетического алгоритма состоит в его способности манипулировать одновременно многими параметрами, которая используется в сотнях прикладных программ, включая проектирование самолетов, настраивании параметров алгоритмов и поиске стойких состояний систем нелинейных дифференциальных уравнений.

Генетические алгоритмы являются эффективной процедурой поиска, которая конкурирует с другими процедурами. Эффективность генетических алгоритмов сильно зависит от таких деталей, как метод кодирования решений, операторов, настраивания параметров, отдельных критериев успеха. [1]