|
Ochko'z algoritm
|
| bet | 3/15 | | Sana | 06.04.2023 | | Hajmi | 1.36 Mb. | | #49100 |
Bog'liq shppi 2 abn hisob grafik ishi, Resurslarni optimal taqsimlash va ulardan samarali foydalanish, Texnologik jarayonlarni avtomatlashtirish va modellashtirish, Tavfsiyanoma, yetakchidan.hhhh, 3-kurs kundalik KECHKI oxirgi, vxo9rLprac8dynFTSCvMIMGjpSgrLrWL, Калит, 240-245 «АЛЛЮЗИЯ» ТУШУНЧАСИ ВА УНИ ТАДҚИҚ ЭТИШДАГИ, Laboratoriya jamlanmasi, jYv8XffDBsBrJLfoY8StP7nsISLPM 2T, Mavzu ttm va ttmsh markalanishi va xarakteristikasi. Reja (1), Mustaqil ish mavzulari (2), Mavzu ttm va ttmsh markalanishi va xarakteristikasi. Reja (3), Реализация важнейших приоритетов социальноGenetik algoritmlar tabiiy tanlanish jarayonidan ilhomlangan optimallashtirish algoritmining bir turidir. Ular an'anaviy usullar yordamida optimal echimni topish qiyin yoki imkonsiz bo'lgan murakkab optimallashtirish muammolarini hal qilish uchun ishlatiladi.
Genetik algoritmlar genetika va evolyutsiya tamoyillariga asoslanadi. Algoritm har biri parametrlar to'plami bilan ifodalangan nomzod yechimlar populyatsiyasini yaratishdan boshlanadi. Keyin har bir nomzod yechimning yaroqliligi baholanadi va ko'paytirish uchun eng mos echimlar tanlanadi. Qayta ishlab chiqarish jarayoni yechimlar juftligini tanlashni va ularning parametrlarini qayta birlashtirish orqali yangi echimlarni yaratishni o'z ichiga oladi. Jarayonga mutatsiya ham kiritiladi, bu esa ba'zi eritmalarning parametrlarini tasodifiy o'zgartirishni o'z ichiga oladi. Keyin yangi echimlar baholanadi va qoniqarli yechim topilmaguncha tanlash, ko'paytirish va mutatsiya jarayoni takrorlanadi.
Genetik algoritm, ayniqsa, yechim maydoni katta va murakkab bo'lgan va an'anaviy optimallashtirish algoritmlari samarali bo'lmagan holatlarda foydalidir. Ular mashinasozlik, robototexnika va muhandislik va biznesdagi optimallashtirish muammolari kabi turli xil ilovalarda qo'llanilgan.
Genetik algoritmlarning afzalliklaridan biri shundaki, ular keng ko'lamli mumkin bo'lgan echimlarni o'rganishga qodir va mahalliy optimaga yopishib qolmasliklari mumkin. Bundan tashqari, ular chiziqli bo'lmagan, ajratilmaydigan va uzluksiz maqsad funktsiyalari bilan bog'liq masalalarda qo'llanilishi mumkin. Ular, shuningdek, ma'lumotlardagi shovqin va noaniqliklarni boshqarishga qodir.
Biroq, genetik algoritmlar, ayniqsa, yechim maydonining kattaligi katta bo'lsa, hisoblash qimmat va ko'p vaqt talab qilishi mumkin. Algoritm tomonidan yaratilgan yechimlarning sifati ham ko'p jihatdan boshlang'ich populyatsiya hajmiga, tanlash mezonlariga va mutatsiya tezligiga bog'liq. Algoritmning ishlashi ushbu parametrlarni nozik sozlash orqali yaxshilanishi mumkin, ammo bu qo'shimcha hisoblash resurslari va vaqtni talab qiladi.
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, genetik algoritmlar turli sohalardagi murakkab muammolarni hal qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan kuchli optimallashtirish algoritmidir. Ular, ayniqsa, an'anaviy optimallashtirish algoritmlari samarali bo'lmaganda va shovqinli va noaniq ma'lumotlarni boshqarishga qodir bo'lganda foydalidir. Biroq, ular hisoblash qimmat bo'lishi mumkin va optimal ishlashga erishish uchun ularning parametrlarini ehtiyotkorlik bilan sozlashni talab qiladi.
|
| |
