Модель эволюции в природе, реализованная программно

Рисунок 34 Модель эволюции в природе, реализованная программно

Для моделирования эволюционного процесса генерируем случайную популяцию, т.е. несколько индивидуумов со случайным набором хромосом, или числовых векторов. Генетические алгоритмы имитируют эволюцию этой популяции как циклический процесс скрещивания индивидуумов и смены поколений. Жизненный цикл популяции – набор случайных скрещиваний и мутаций, в результате которой к популяции добавляется некоторое количество новых индивидуумов. Отбор в генетическом алгоритме – процесс формирования новой популяции из старой, после чего старая популяций погибает.

Отбор в генетическом алгоритме осуществляется посредством определения приспособленности индивидуума (вычисление значения целевой функции или проверка заданных критериев). Популяция следующего поколения формируется в соответствии со значением целевой функции. Вероятностью участия индивидуума в скрещивании берется приспособленность. Иногда используется стратегия элитизма, при которой несколько лучших индивидуумов переходят в следующее поколение без изменений, не участвуя в кросовере или отборе. Каждое следующее поколение будет лучше предыдущего. Когда приспособленность индивидуума перестает заметно увеличиваться работу генетического алгоритма останавливают и в качестве решения задачи берут наилучшего из найденных индивидуумов.

Пример:

Дано К=500 – объем капитала.

Задача – распределить капитал между объектами.

1. Создание начальной популяции:

Наборы хромосом Индексы доходности

 

2. Скрещивание:

3. Мутация:

4. Отбор.

 








Дата добавления: 2016-06-13; просмотров: 809;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.005 сек.