Назначение и структура генетических алгоритмов.Математическая модель генетического алгоритма. Генетический алгоритмдля генерации правил требований.

Назначение и структура генетических алгоритмов
Генетические алгоритмы являются эффективным подходом к ограниче­нию поисковых усилий в большом комбинаторном пространстве поиска. Генетический алгоритм — это простая модель эволюции в природе, реализованная в виде компьютерной программы. В нем используются как аналог механизма генетического наследования, так и аналог естественного отбора, происходящего в процессе эволюции живых организмов. При этом сохраня­ется биологическая терминология в упрощенном виде.
Основной механизм эволюции — это естественный отбор. Его суть со­стоит в том, что более приспособленные особи имеют больше возможностей для выживания и размножения и, следовательно, приносят больше потомст­ва, чем плохо приспособленные особи. При этом благодаря передаче генети­ческой информации (генетическому наследованию) потомки наследуют от родителей основные их качества. Таким образом, потомки сильных индиви­дуумов также будут относительно хорошо приспособленными, а их доля в общей массе особей будет возрастать


Рис.11.1. Основные блоки генетического алгоритма.

Математическая модель генетического алгоритма

Генетический алгоритм работает с представленными в конечном алфави­те строками S конечной длины 1, которые используются для кодировки исходного множества альтернатив W. Строки представляют собой упорядоченные наборы из 1 элементов:каждый из которых может быть задан в своем собственном алфавите где алфавит V_i является множеством из Г; символов:



Для решения конкретной задачи требуется однозначно отобразить конечное множество альтернатив W на множество строк подходящей длины
(очевидно, что длина строк зависит от алфавитов, используемых для их задания).
Генетический алгоритм для генерации правил требования
В целом ряде исследований генетический алгоритм применялся для по­иска правил, основанных на макроэкономических моделях для рынка цен­ных бумаг с целью максимизации среднего дохода на трейд. Существуют эмпирические свидетельства, что дополнительный доход может быть полу­чен посредством методов использования искусственного интеллекта для об­работки макроэкономических данных за предшествующий период. Соответ­ствующие правила, полученные применением генетического алгоритма вы­глядят следующим образом.

Друзья! Приглашаем вас к обсуждению. Если у вас есть своё мнение, напишите нам в комментарии.