-
Генетические алгоритмы - это аналитические технологии, созданные и выверенные самой природой за миллионы лет ее существования. Они позволяют решать задачи прогнозирования, классификации, поиска оптимальных вариантов, и совершенно незаменимы в тех случаях, когда в обычных условиях решение задачи основано на интуиции или опыте, а не на строгом...
www.erudition.ru/referat/ref/id.35740_1.html
-
Алгоритм решения задач по генетике. 1.Внимательно прочитав условие задачи, записать его, выделив доминантные и рецессивные признаки и используя принятую генетическую символику и сокращения (фенотипы записать обязательно!).
med-books.info/gennyie-bolezni-nasledstvennyie/algoritm-resheniya-zadach.html
-
Генетические алгоритмы (ГА) предназначены для решения задач оптимизации. В основе генетического алгоритма лежит метод случайного поиска.
В генетических алгоритмах каждое решение является битовой строкой (хромосомой) определенной длины в популяции фиксированного размера.
ITteach.ru/predstavlenie-znaniy/geneticheskie-algoritmi/vse-stranitsi
-
Фактически, генетические алгоритмы максимизируют многопараметрические функции. Поэтому их область применения столь широка. Все приведенные задачи решаются именно путем формирования функции, зависящей от некоторого числа параметров, глобальный максимум которой будет соответствовать решению задачи.
rain.ifmo.ru/cat/view.php/theory/unsorted/genetic-2005
-
Курсовая работа - Применение методов кластерного анализа и генетических алгоритмов для решения задачи коммивояжера - файл 1.doc.
Генетические алгоритмы не гарантируют и того, что глобальное решение будет найдено, но они хороши для поиска «достаточно хорошего» решения задачи «достаточно быстро».
gendocs.ru/v9774/%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0_-_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%B2_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B8_%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%BE%D0%B2_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D0%B2%D0%BE%D1%8F%D0%B6%D0%B5%D1%80%D0%B0
-
Выбор исходной популяции для генетического алгоритма связан с представлением параметров задачи в форме хромосом, т.е. с так называемым хромосомным представлением.
Очень часто применение генетических алгоритмов сводится к решению задач оптимизации.
www.aiportal.ru/articles/genetic-algorithms/algorithm-example.html
-
Описание: Генетические алгоритмы в настоящее время широко используются для интеллектуальной обработки данных и решения задач оптимизации и поиска. Они успешно используются для решения ряда экономически значимых задач в бизнесе и инженерных разработках.
referat.yabotanik.ru/programmirovanie-i-kompjutery/geneticheskie-algoritmy/73500/69491/page1.html
-
^ Работа генетического алгоритма. Представим себе искусственный мир, населенный множеством существ (особей), причем каждое существо — это некоторое решение нашей задачи. Будем считать особь тем более приспособленной, чем лучше соответствующее решение (чем большее значение целевой функции оно дает).
rudocs.exdat.com/docs/index-80835.html
-
3 Зачем нужны ГА? Генетические алгоритмы применяются для решения следующих задач: – Оптимизация функций – Разнообразные задачи на графах (задача коммивояжера, раскраска, нахождение паросочетаний) – Настройка и обучение
Применение генетических алгоритмов в задачах оптимизации – поиска минимума функции Швефеля. Слайд 8.
www.myshared.ru/slide/184943/
-
Одними из таких методов являются так называемые эволюционные методы поиска и, в частности, генетические алгоритмы (ГА), моделирующие процессы природной эволюции. В данной работе рассматривается один из таких генетических алгоритмов для решения многопараметрической непрерывной задачи оптимизации.
saisa.chat.ru/ga/summer97.html
