Введение 3
1 Понятие определения и свойства генетических алгоритмов, их отличия от традиционных методов 4
2 Процесс работы генетического алгоритма 5
3 Решение задачи коммивояжера 7
4 Показатели эффективности генетических алгоритмов и устойчивость их работы 10
5 Особенности пакетов генетических алгоритмов 11
Заключение 12
Список использованных источников 13
Таким образом, генетический алгоритм - это эволюционный алгоритм поиска, используется для решения задач оптимизации и моделирования путем последовательного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию.
Задача коммивояжера (Travelling salesman problem, TSP) - одна из самых известных задач комбинаторной оптимизации, заключается в нахождении самого выгодного маршрута, проходящего через указанные города хотя бы по одному разу с последующим возвратом в исходное город. В условиях задачи указываются критерий выгодности маршрута (кратчайший, самый дешевый, совокупный критерий и т.д.) и соответствующие матрицы расстояний, стоимости и т. п. Как правило, указывается, что маршрут должен проходить через каждый город только один раз.
Цель задачи - найти кратчайшее расстояние между N разными городами. Путь, по которому продавец должен пройти называется туром. Эта программа была написана в 1995 году в Cі. Туры в популяции были сохранены в массиве в 32 битной форме, где каждый бит указывает на связь
Выделяют 6 параметров для эффективного управления генетическими алгоритмами:
— Population Size (численность популяции);
— Neighborhood / Group Size (Квартал / Размер группа);
— Mutation% (Мутация%);
— # Nearby Cities (# Соседние города);
— Nearby City Odds% (Соседние города Шансы%);
— Maximum Generations (Максимальное количество поколений) - количество кроссоверов для завершения алгоритма;
— Random Seed (Случайная семья);
— City List (Список городов)
1. Красиков, И.В. Алгоритмы. Просто как 2х2 / И.В. Красиков, И.Е. Красикова. - М.: Эксмо, 2017. - 256 c.
2. Мальцев, А.И. Алгоритмы и рекурсивные функции / А.И. Мальцев. - М.: [не указано], 2016. - 650 c
3. Рассел, Джесси Генетический алгоритм / Джесси Рассел. - М.: Книга по Требованию, 2012. - 697 c.
