Hogyan lehet jobbá tenni az elrendezés a genetikus algoritmus

A genetikus algoritmusok a mesterséges intelligencia technika természet ihlette . Evolution "tervez " új állatok , hogy beilleszkedjen környezetekben szigorúan mechanikus módon, hogy úgy tűnik, hogy mutat intelligencia. A genetikus algoritmusok hasznos módja annak, hogy megoldják tervezési problémák , ha nincs egyértelmű módon kell eljárni . Ha öntött probléma, mint az optimalizálása az értékeket egy számsorozat , genetikus algoritmus megtalálja ezt optimalizálás. Hogyan szervezi a paramétereket a genetikus algoritmus kiderül, hogy fontos, hogy optimalizálja a megoldás , hogy egy adott problémát . Utasítások
1

elrendezésének megtervezése a genetikus algoritmus. A genetikus algoritmusok dolgoznak problémák , ahol a megoldást a problémára áll optimális értékeit számsorozat . A lakosság a húrok értékelik és manipulált módon javasolt az evolúció , amíg az egyik a lakosság egy karakterlánc, ami a megoldás , hogy egy adott problémát. Az elrendezés az algoritmus áll tervezése az elrendezés a húrok , tervezése algoritmusokat manipulálni a lakosság és értékeli a húrok minden nemzedék .
2

Kezdje egy random populáció : a számos húrok , ahol az összes számot az összes húrok voltak véletlenszerűen kiválasztott . Értékelje az összes húrok , és dobja el a húrok a legalacsonyabb értékeléseket. Vigyen fel két evolúciós technikát a nagy előadók : mutáció és a crossover . Mutációja választásából áll néhány helyen egy kis számú húrok és a változó a szám egy kicsit felfelé vagy lefelé. Crossover áll sorakozó két karakterlánc , felvette egy véletlen " crossover pont" és kapcsoló a fej és farok a keresztezési ponton . Sikerei az utolsó nemzedék , valamint az újonnan létrehozott húrok alkotják az új népesség . Minden generáció ugyanannyi húrok a lakosság körében.
3

fuss az algoritmus több generáció , és nézd meg a legjobb húr. Ha ez nem elég jó , meg kell változtatni néhány paraméter , és futtassa az algoritmust újra. egyik legjelentősebb változás lehet, hogy az, hogy megváltozik a húrok készülnek . tegyük fel például, próbál tervezni a belső tér az égéstér egy sugárhajtómű . a húrok állhat 20 mérés készült a belsejében a design a motor . kiindulva különböző mérések az a változás, amely a leginkább valószínű, hogy kapsz egy jobb választ .
4

fontos paraméter csípés , ha optimalizálni a algoritmus mutációs ráta , népesség száma, az értékek száma egy húr , és az álláspontok az értékeket a húr - függetlenül attól, hogy a közép-vagy a végén .