Генетичните алгоритми са техника за Artificial Intelligence вдъхновен от природата . Еволюция “ дизайни“ нови животни, за да се поберат в среди в строго механичен начин , който изглежда да проявяват интелигентност . Генетичните алгоритми са полезен начин за решаване на проблемите в проекта, когато вие нямате очевиден начин да се процедира . Ако можете да хвърли проблем, тъй като оптимизация на стойностите в низ от числа , генетичен алгоритъм може да се намери тази оптимизация . Как да организирате параметрите на генетичен алгоритъм се окаже от решаващо значение за оптимизиране на решение на даден проблем . Инструкции

1

Проектиране на оформлението на вашия генетичен алгоритъм. Генетични алгоритми работят за проблеми, при които решението на проблема се състои от оптимизиране стойностите на низ от числа. A население от струни , се оценяват и манипулирани по начини, предложени от еволюция , докато една част от населението е низ, който е решениято на конкретен проблем . Оформлението на алгоритъма се състои от проектиране на оформлението на струните , проектиране на алгоритми за манипулиране на населението и оценка на струните във всяко поколение

2

Започнете с случаен население: . Голям брой струни , където всички номера в струните бяха избрани на случаен принцип. Оценка на всички струни и изхвърлете струните с най-ниски оценки. Нанесете два еволюционни техники на високите изпълнители : мутация и кросоувър . Мутация състои от избора на малък брой места на малък брой струни и промяна на броя малко нагоре или надолу . Crossover състои от лигавицата на две струни , бране на случайни “ пресечна точка “ и превключване на главите и опашките в точката на пресичане . Успехите от последното поколение плюс новосъздадените струни изграждат новата популация . Всяко поколение има същия брой струни в популацията.

3

Run този алгоритъм в продължение на няколко поколения и да изглеждат по най-добрия низ. Ако това не е достатъчно добър , трябва да промените някои от параметрите и стартирайте алгоритъм отново. един от най -важните промени, които можете да направите , е да промени начина, по струните са направени. например да предположим, че се опитва да проектира интериора на горивната камера на реактивен двигател. струните могат да се състоят от 20 измервания, направени на вътрешността на конструкцията на двигателя. Започвайки с различни измервания е промяната, която е най-вероятно да ви даде по-добър отговор .

4

важните параметри за да ощипвам при оптимизиране на вашия алгоритъм са степен на мутиране , броя на населението , броят на стойности на низ и позициите на ценностите, върху струната – . дали те са в средата или в краищата