Thuật toán di truyền là một phân nhánh của thuật toán tiến hóa mà chủ yếu hoạt động trên sự tiến hóa bằng cách chọn lọc tự nhiên. Chúng là các thuật toán tìm kiếm heuristic thích nghi được lấy cảm hứng từ lý thuyết Charles Darwins dựa trên những ý tưởng tiến hóa về chọn lọc tự nhiên và di truyền học. Phát minh của họ dẫn đến một số các quy trình được quan sát thấy trong quá trình tiến hóa tự nhiên. Để giải quyết vấn đề tối ưu hóa, chúng đại diện cho một khai thác thông minh của một tìm kiếm ngẫu nhiên. GA chủ yếu dựa trên sự tương tự cho thấy cấu trúc di truyền và hành vi của nhiễm sắc thể trong một quần thể.
Các bước liên quan đến thuật toán di truyền:
Khởi tạo:
Bằng cách sử dụng thuật toán di truyền, bạn có thể giải quyết vấn đề này bằng cách xác định dân số của chúng tôi. Cá nhân là một phần của dân số là một tập hợp các Giả thuyết ban đầu trải qua mọi hoạt động để tăng cường dân số phát triển. Kích thước là hằng số và tập hợp các nhiễm sắc thể được coi là dân số bắt đầu của chúng tôi. Sau khi biết cách đại diện cho từng cá nhân, bạn có thể dễ dàng khởi tạo dân số bằng cách chọn số lượng cá nhân phù hợp.
Lựa chọn:
Từ dân số rộng lớn, chúng ta có thể chọn các nhiễm sắc thể phù hợp và có thể tạo ra các lò xo của chúng. Đó là quá trình xác định các thành viên ra khỏi dân số. Ưu tiên hơn cho các cá nhân tốt hơn, cho phép họ truyền gen của họ cho thế hệ tiếp theo. Một sự tốt lành của mỗi cá nhân phụ thuộc vào những người tập thể dục. Đánh giá chủ quan hoặc chức năng khách quan quyết định tập thể dục. Chức năng thể dục mang lại sự khác biệt tuyệt đối giữa các cá nhân cần được chọn.
Cross-over:
Khác với kỹ thuật tối ưu hóa chéo là một yếu tố phân biệt chính của thuật toán di truyền. Chúng tôi có nhiều toán tử chéo, có nghĩa là, một điểm, nhiều điểm và đồng nhất. Sử dụng toán tử lựa chọn hai cá nhân được chọn từ các trang web dân số và chéo được chọn ngẫu nhiên. Quá trình này chủ yếu đại diện cho giao phối giữa hai cá nhân. Do đó, các gen tại các vị trí chéo được trao đổi với việc tạo ra một cá thể hoàn toàn mới.
Đột biến:
Đây là ý tưởng chèn gen ngẫu nhiên vào những cá thể mới để tránh sự hội tụ sớm và duy trì sự đa dạng trong dân số.
Đây là tổng quan về quá trình học tập của thuật toán di truyền.
Ưu điểm của thuật toán di truyền:
Vốn song song
Không yêu cầu bất kỳ thông tin phái sinh nào
Hiệu quả hơn và dễ hiểu
Cung cấp nhiều giải pháp
Tối ưu hóa cả hai chức năng liên tục và rời rạc
Hạn chế của thuật toán di truyền:
Nếu không được triển khai đúng cách, thuật toán di truyền có thể không hội tụ thành một giải pháp hoàn hảo.
Giá trị Thể dục được tính toán nhiều lần có thể tốn kém cho một số vấn đề.
Chúng không phù hợp với vấn đề đơn giản
Họ không quy mô tốt với sự phức tạp
Cuối cùng, thuật toán di truyền là một cách rất hiệu quả để tìm ra giải pháp cho các vấn đề phức tạp. Họ làm một nhiệm vụ tuyệt vời trong việc tìm kiếm một không gian tìm kiếm lớn và phức tạp hiệu quả hơn. Thuật toán di truyền phát triển mạnh mẽ bạn tạo ra các giải pháp cho các vấn đề bạn thậm chí không bao giờ có thể xem xét. Một thứ không thể giải quyết được bằng bất kỳ thuật toán nào khác, thuật toán di truyền là giải pháp tốt nhất cho vấn đề của bạn. Các bước này không phức tạp, bạn chỉ cần tổng quan và hiểu các bước liên quan đến nó.