Wie Sie das Layout einer genetischen Algorithmus optimieren

Genetische Algorithmen sind eine Künstliche Intelligenz -Technik von der Natur inspiriert . Evolution " Designs " neue Tiere in Umgebungen, in einer streng mechanischen Weise, die Intelligenz zeigen scheint zu passen. Genetische Algorithmen sind eine nützliche Methode, um Design- Probleme zu lösen , wenn Sie keine offensichtliche Möglichkeit, zu verfahren. Wenn Sie ein Problem wie die Optimierung der Werte in einer Reihe von Zahlen gegossen wird, kann ein genetischer Algorithmus diese Optimierung zu finden. Wie Sie die Parameter des genetischen Algorithmus organisieren stellt sich heraus, entscheidend für die Optimierung der Lösung für ein bestimmtes Problem zu sein . Anleitung
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Gestalten Sie das Layout Ihres genetischen Algorithmus . Genetische Algorithmen arbeiten auf Probleme , wo die Lösung des Problems besteht darin, die Optimierung der Werte einer Reihe von Zahlen . Eine Population von Strings werden ausgewertet und in einer Weise, von der Evolution vorgeschlagen , bis einer von der Bevölkerung ist eine Zeichenfolge, die Lösung für ein bestimmtes Problem ist manipuliert. Das Layout des Algorithmus besteht aus der Gestaltung des Layouts der Saiten , Gestaltung Algorithmen zur Manipulation der Bevölkerung und die Auswertung der Zeichenfolgen in jeder Generation
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mit einem zufälligen Bevölkerung Beginn: . Eine große Anzahl von Saiten, wo alle Zahlen in allen Saiten wurden zufällig ausgewählt . Bewerten Sie alle Saiten und entsorgen Sie die Saiten mit den niedrigsten Bewertungen . Tragen Sie zwei evolutionäre Techniken, um die High-Performer : Mutation und Crossover . Mutation besteht aus der Auswahl einer kleinen Anzahl von Orten auf einer kleinen Anzahl von Strings , und Ändern der Anzahl ein wenig nach oben oder unten . Frequenzweiche besteht aus Futter bis zwei Saiten , Kommissionierung eine zufällige " Kreuzungspunkt " und Schalt die Köpfe und Schwänze am Kreuzungspunkt . Die Erfolge aus der letzten Generation und die neu erstellten Zeichenketten machen den neuen Bevölkerung. Jede Generation hat die gleiche Anzahl von Zeichenfolgen in der Bevölkerung.
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Führen Sie diesen Algorithmus für mehrere Generationen und Blick auf die beste Saite . Wenn es nicht gut genug ist, um einige Parameter zu ändern , und führen Sie den Algorithmus müssen Sie wieder . einer der wichtigsten Änderungen, die Sie machen können, ist die Art, wie die Saiten zu ändern . Angenommen, Sie versuchen, das Innere der Brennkammer eines Triebwerks zu gestalten sind . die Saiten können aus 20 Messungen an aus das Innere der Konstruktion des Motors . Beginnend mit verschiedenen Messungen ist die Veränderung , die die meisten wahrscheinlich, dass Sie eine bessere Antwort zu geben ist .
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die wichtigen Parameter zu optimieren bei der Optimierung Ihrer Algorithmus sind Mutationsrate , Bevölkerungsgröße, die Anzahl der Werte auf einer Schnur , und die Positionen der Werte auf der Saite - . , ob sie in der Mitte oder an den Enden sind