유전자 알고리즘(GA)은 무작위 검색을 통해 작동하는 휴리스틱 최적화 방법입니다. 최적화 문제에 대한 가능한 솔루션 세트는 다음과 같이 간주됩니다.인구의개인. 개인이 환경에 적응하는 정도는 다음과 같이 지정됩니다.피트니스.
검색 공간에 있는 개인의 좌표는 다음과 같이 표시됩니다.염색체, 본질적으로 문자열 집합입니다. 갑유전자은 최적화되는 단일 매개변수의 값을 인코딩하는 염색체의 하위 섹션입니다. 유전자에 대한 일반적인 인코딩은 다음과 같습니다.바이너리또는정수.
진화작용 시뮬레이션을 통해재조합, 변이및선택조상보다 평균 체력이 더 높은 새로운 세대의 검색 포인트가 발견되었습니다.그림 61.1이 단계를 설명합니다.
그림 61.1. 유전 알고리즘의 구조
에 따르면comp.ai.genetic FAQ그것은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.GA은 문제에 대한 해결책을 찾기 위한 순수한 무작위 검색이 아닙니다. 갑GA확률적 프로세스를 사용하지만 결과는 확실히 무작위가 아닙니다(무작위보다 낫습니다).