Kako optimizirati postavitev genetskim algoritmom

Genetski algoritmi soArtificial Intelligence tehnika zgleduje po naravi. Evolution ” modelov ” nove živali, da se prilega v okoljih v strogo mehanski način, ki se zdi, da kažejo inteligenco . Genetski algoritmi souporaben način za reševanje problemov načrtovanja , če nimaš očiten način za nadaljevanje . Če lahko odda problem kot optimizacijo vrednosti v niz številk , lahkogenetski algoritem našli to optimizacijo. Kako organizirati parametrov genetskega algoritma izkaže, da je ključnega pomena za optimizacijo rešitev določenega problema . Navodila

1

Oblikovanje postavitve vašega genetskega algoritma . Genetski algoritmi delati težav , čerešitev problema je sestavljena iz optimiranje vrednosti niza številk. Populacija strune so ovrednoteni in manipulira na načine, ki jih je predlagala evolucije , dokler eden od prebivalcev jeniz, ki je rešitev za določeno težavo . Zasnova algoritma je sestavljena iz oblikovanja postavitev strune , načrtovanje algoritmov za manipulacijo prebivalstva in ocenjevanje strune v vsaki generaciji
2

Začnite z naključnim prebivalstva : .Veliko število nizov , kjer vse številke v vseh nizih so bili izbrani naključno . Oceniti vse strune in zavreči strune z najnižjimi ocenami . Nanesite dva evolucijske tehnike visokih izvajalcev : mutacij in crossover . Mutacija sestavljajo izbiri majhno število mest na majhnem številu nizov in spreminjanjem številamalo bodisi navzgor ali navzdol . Crossover je sestavljena iz oblog do dveh nizov , nabiranje naključno ” crossover point ‘ in preklapljanje glave in repe na crossover točke . Uspeh iz zadnje generacije plus novoustvarjene strune tvorijo novo populacijo . Vsaka generacija ima enako število strune v populaciji .
3

Run ta algoritem za več generacij in si na najboljši niz. Če to ni dovolj dobro, boste morali spremeniti nekatere parametre in zaženete algoritem še enkrat. Ena od najpomembnejših sprememb, ki jih lahko naredite , je , da spremenite način strune so narejeni . Recimo, da ste poskušali oblikovati notranjost zgorevalno komoro reaktivni motor . strune lahko sestavlja 20 meritev, opravljenih na notranjosti zasnove motorja . Začenši z različnimi meritvami jesprememba, ki je najbolj verjetno, da vam bolje odgovor.
4

pomembni parametri poteg pri optimizaciji vaše algoritem so mutacije , velikost populacije ,število vrednosti na vrvici in stališč vrednot na vrvico – . ali so v sredini ali na koncih