스포츠 토토 사이트 알고리즘 (ga) 휴식 최적화 방법입니다 무작위 검색. 가능한 솔루션 세트 최적화 문제는 A로 간주됩니다.인구of개인. An의 적응 정도 환경에 대한 개인은에 의해 지정됩니다.피트니스.
검색 공간에서 개인의 좌표는 다음과 같습니다. 대표염색체, 본질적으로 a 문자열 세트. 에이geneis 단일의 값을 암호화하는 염색체의 하위 섹션 매개 변수가 최적화되고 있습니다. 유전자에 대한 전형적인 인코딩이 될 수 있습니다binary또는정수.
진화 작업의 시뮬레이션을 통한재조합, 돌연변이, 그리고선택새로운 세대의 검색 평균 체력이 높을 수있는 포인트가 발견됩니다. 부조.
에 따르면comp.ai.genetic FAQa 너무 강력하게 강조 할 수 없습니다.ga는 순수한 임의의 검색이 아닙니다 문제에 대한 해결책. 에이ga확률 론적 프로세스를 사용하지만 결과 분명히 비 랜덤입니다 (무작위보다 낫다).
그림 51-1. 스포츠 토토 사이트의 구조화 된 다이어그램 연산
+====================================+ | 알고리즘 ga <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< | +========================================+ | 초기화 t : = 0 | +========================================+ | 초기화 p (t) | +========================================+ | p (t) |의 체력을 평가하십시오 +========================================+ | 기준을 중지하지 않고 | | +------------------------------------+ | | p '(t) : = 재조합 p (t) | | +------------------------------------+ | | p ''(t) : = 돌연변이 p '(t) | | +------------------------------------+ | | p (t + 1) : = 선택 p ''(t) + p (t) | | +------------------------------------+ | | p ''(t) |의 체력을 평가하십시오 | +------------------------------------+ | | t : = t + 1 | +===+==========================================+