|
Genetik algoritmlar va uni amaliyotga tadbiqi
|
| Sana | 30.05.2024 | | Hajmi | 3,41 Mb. | | #257980 |
Bog'liq M.Mamirxo\'jayev
Genetik algoritmlar va uni amaliyotga tadbiqi
Genetik algoritmlar tabiiy tanlanish jarayonidan ilhomlangan kuchli optimallashtirish usulidir. Ular yechimlarning yaroqliligini bosqichma-bosqich yaxshilash uchun mutatsiya, krossover va tanlash tamoyillaridan foydalangan holda nomzod yechimlar populyatsiyasini iterativ ravishda rivojlantiradilar.
Genetik algoritmlar asoslari
Tabiatdan ilhom
Genetik algoritmlar evolyutsiyaning tabiiy jarayonidan ilhomlangan bo'lib, bu erda populyatsiyadagi eng kuchli shaxslar omon qoladi va ko'payadi va o'zlarining foydali xususiyatlarini keyingi avlodga o'tkazadi.
Iterativ optimallashtirish
Algoritm potentsial yechimlar populyatsiyasidan boshlanadi va bir qator takrorlanuvchi qadamlar orqali eng yaxshilarini tanlaydi, ularni birlashtiradi va yangi imkoniyatlarni o'rganish uchun tasodifiy o'zgarishlarni kiritadi.
Kodlash va taqdim etish
Har bir potentsial yechim "xromosoma" sifatida ifodalanadi - algoritm tomonidan boshqarilishi mumkin bo'lgan kodlangan ma'lumotlar qatori, genlar biologik evolyutsiyada qanday uzatilganiga o'xshash.
Fitnesni baholash
Har bir potentsial yechimning sifatini baholash uchun fitnes funktsiyasidan foydalaniladi, bu algoritmni keyingi avlodlar uchun yaxshiroq echimlarga yo'naltiradi.
Kodlash va taqdim etish
Ikkilik kodlash
Genetik algoritmlar odatda yechimlarni ikkilik satrlar sifatida ifodalaydi, bunda har bir bit muammoning o'ziga xos xususiyati yoki parametriga mos keladi.
Permutatsiyani kodlash
Tartib yoki ketma-ketlik bilan bog'liq muammolar uchun almashtirish kodlash qo'llaniladi, bu erda yechim elementlarning o'ziga xos joylashuvi sifatida taqdim etiladi.
Daraxtga asoslangan kodlash
Murakkab echimlarni daraxt tuzilmalari sifatida kodlash mumkin, bu erda shoxlar va tugunlar eritmaning turli tarkibiy qismlarini ifodalaydi.
Fitness funktsiyasi va tanlovi
Fitness funktsiyasi
Fitnes funktsiyasi populyatsiyadagi har bir alohida yechimning sifati yoki samaradorligini baholovchi hal qiluvchi komponent hisoblanadi. Bu yechimning kerakli maqsadlarga qanchalik mos kelishini miqdoriy ko'rsatkichdir.
Tanlash bosimi
Tanlash bosimi ko'payish uchun tanlangan shaxsning ehtimolini belgilaydi. Yuqori tanlanish bosimi eng mos shaxslarga yordam beradi, pastroq bosim esa populyatsiya xilma-xilligini saqlaydi.
Tanlash texnikasi
Keng tarqalgan tanlov usullariga turnir tanlash, ruletka g'ildiragi tanlash va darajaga asoslangan tanlov kiradi. Ushbu usullar mos keladigan shaxslarning keyingi avlod uchun tanlab olish imkoniyatini oshiradi.
Krossover va mutatsiya operatorlari
1
Krossover
Nasl yaratish uchun ota-ona yechimlaridan olingan genetik ma'lumotlarni birlashtiradi
2
Bir nuqtali krossover
Tasodifiy tanlangan nuqtada asosiy echimlarning qismlarini almashtiradi
3
Ko'p nuqtali krossover
Tasodifiy nuqtalarda asosiy echimlarning bir nechta segmentlarini almashtiradi
Mutatsiya operatorlari yechimlarning genetik materialiga tasodifiy o'zgarishlar kiritib, xilma-xillikni saqlashga va qidiruv maydonining yangi hududlarini o'rganishga yordam beradi. Umumiy mutatsiya usullariga bit-flip, tasodifiy qayta o'rnatish va Gauss buzilishi kiradi.
Populyatsiyani boshlash va tugatish mezonlari
Populyatsiyani ishga tushirish
Turli xil nomzod echimlari bilan aholini ishga tushiring. Bu yaxshi boshlanish nuqtasini ta'minlash uchun tasodifiy yoki muammoga xos evristika yordamida amalga oshirilishi mumkin.
Tugatish mezonlari
Genetik algoritmni to'xtatish uchun aniq shartlarni belgilang, masalan, maqsadli moslik qiymatiga erishish, avlodlarning maksimal soni yoki aholi barqaror yechimga yaqinlashganda.
Balanslangan qidiruv va ekspluatatsiya
Optimal yechimga samarali yaqinlashishni ta'minlash uchun yangi echimlarni o'rganish va eng yaxshi ishlaydigan shaxslardan foydalanishni diqqat bilan muvozanatlashtiring.
Konvergentsiya va optimallashtirish
Konvergentsiya mezonlari
Genetik algoritm populyatsiyani optimal echimga qarab iterativ ravishda rivojlantiradi. Konvergentsiya mezonlari algoritm qoniqarli natijaga erishganini va tugatilishi mumkinligini belgilaydi.
Fitnesni yaxshilash
Algoritmning rivojlanishi bilan aholining jismoniy tayyorgarligi doimiy ravishda yaxshilanishi kerak, bu qidiruv yuqori sifatli echimlarga yaqinlashayotganini ko'rsatadi.
Turli xillikni saqlash
Mahalliy optimalga erta yaqinlashishni oldini olish uchun algoritm populyatsiyadagi xilma-xillikni saqlashi kerak. Elitizm va mutatsiya kabi texnikalar xilma-xillikni saqlashga yordam beradi.
Genetik algoritmlarni qo'llash
Genetik algoritmlar optimallashtirish, mashinani o'rganish, kompyuter fanlari va muhandislik kabi turli sohalarda keng qo'llanilishiga ega. Ular, ayniqsa, an'anaviy usullar kurash olib borishi mumkin bo'lgan bir nechta o'zgaruvchilar va cheklovlar bilan murakkab muammolarni hal qilish uchun foydalidir.
Ba'zi asosiy qo'llash sohalariga rejalashtirish va resurslarni taqsimlash, marshrutlash va logistika, tasvirni qayta ishlash va kompyuterni ko'rish, dizayn va muhandislik, moliyaviy modellashtirish va prognozlash kiradi.
Afzalliklar va cheklovlar
Afzalliklar
Genetik algoritmlar chuqur bilimlarni talab qilmasdan murakkab muammolarga deyarli optimal echimlarni topishda ustunlik qiladi.
Samaradorlik
Ular katta qidiruv maydonlarini tezda o'rganishlari va yuqori sifatli echimlarga birlashishi mumkin, bu ularni real vaqtda ilovalar uchun mos qiladi.
Moslashuvchanlik
Genetik algoritmlar optimallashtirishdan tortib mashinani o'rganishgacha va undan tashqarida turli xil muammoli sohalarga moslashtirilishi mumkin.
Xulosa va kelajak yo'nalishlari
Ushbu yakuniy bo'limda biz genetik algoritmlarni va ularning kelajakdagi qo'llanilishini o'rganishning asosiy yo'nalishlarini o'rganamiz. Shuningdek, biz keyingi tadqiqot va rivojlanish uchun cheklovlar va sohalarni ko'rib chiqamiz.
|
| |
