آموزش کامل و جامع الگوریتم ژنتیک (GA)
الگوریتم های ژنتیک یکی از الگوریتم های جستجوی تصادفی است که ایده آن برگرفته از طبیعت می باشد . الگوریتم های ژنتیک برای روش های کلاسیک بهینه سازی در حل مسائل خطی، محدب و برخی مشکلات مشابه بسیار موفق بوده اند ولی الگوریتم های ژنتیک برای حل مسایل گسسته و غیر خطی بسیار کاراتر می باشند.به عنوان مثال می توان به مسئله فروشنده دوره گرد اشاره کرد . در طبیعت از ترکیب کروموزوم های بهتر ، نسل های بهتری پدید می آیند . در این بین گاهی اوقات جهش هایی نیز در کروموزوم ها روی می دهد که ممکن است باعث بهتر شدن نسل بعدی شوند. الگوریتم ژنتیک نیز با استفاده از این ایده اقدام به حل مسائل می کند . روند استفاده از الگوریتم های ژنتیک به صورت زیر می باشد: الف) معرفی جواب های مسیله به عنوان کروموزوم ب) معرفی تابع فیت نس ج) جمع آوری اولین جمعیت د) معرفی عملگر های انتخاب ه) معرفی عملگر های تولید مثل در الگوریتم های ژنتیک ابتدا به طور تصادفی یا الگوریتمیک ، چندین جواب برای مسئله تولید می کنیم . این مجموعه جواب را جمعیت اولیه می نامیم . هر جواب را یک کروموزوم می نامیم . سپس با استفاده از عملگرهای الگوریتم ژنتیک پس از انتخاب کروموزوم های بهتر ، کروموزوم ها را باهم ترکیب کرده و جهشی در آنها ایجاد می کنیم . در نهایت نیز جمعیت فعلی را با جمعیت جدیدی که از ترکیب و جهش در کروموزوم ها حاصل می شود ، ترکیب می کنیم .
با توجه به این که الگوریتم ژنتیک یکی از پرکاربردترین روش های بهینه یابی تکاملی می باشد، آشنایی و یادگیری آن می تواند به هر مهندس و دانشجویی برای حل مسائلش کمک کند. جزوه ی جامع “الگوریتم های فرااکتشافی جست و جو: الگوریتم ژنتیک” می تواند در این راستا کمک زیادی به شما بکند.
منبع: powerprojects.ir