الگوریتم ژنتیک
الگوریتم‌های ژنتیک یک روش یادگیری مبتنی بر تکامل بیولوژیک هستند که در سال ۱۹۷۰ توسط جان هولند معرفی شدند. این روش‌ها به نیم‌های الگوریتم تکاملی (Evolutionary Algorithms) هم اشاره می‌شوند. از طریق مدل سازی مفهومی تکامل و انتخاب طبیعی، الگوریتم‌های ژنتیک تعدادی از افراد مجازی (که به عنوان جمعیت شناخته می‌شوند) را ایجاد، تغییر، و انتخاب می‌کنند تا به یافتن بهترین راه‌حل یا تقریبی بهینه برای یک مسئله‌ی مشخص بپردازند. از این روش‌ها در مسائل مختلفی از جمله بهینه‌سازی، یادگیری ماشین، مسائل مسیریابی، و برنامه‌ریزی استفاده می‌شود.
ایده کلی
یک الگوریتم ژنتیک (GA) برای حل مسائل مجموعه‌ای از انواع راه حل‌های ممکن تولید میکند. در این روش، هر یک از این راه حل‌ها از طریق ارزیابی با استفاده از یک “تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. سپس، تعدادی از بهترین راه حل‌ها انتخاب شده و از آنها برای تولید راه حل‌های جدید استفاده می‌شود. این فرآیند باعث تکامل راه حل ها می‌شود.
در نتیجه، فضای جستجو به سمت تکامل و بهبود راه حل‌ها جابجا می‌شود تا به راه‌حل مطلوب و بهینه برسد. البته برای موفقیت این روش، انتخاب صحیح پارامترها و تنظیمات الگوریتم ژنتیک بسیار مهم است. اگر پارامترها به درستی تنظیم شوند، این روش می‌تواند بسیار موثر و کارآمد در حل مسائل پیچیده و بزرگ باشد.
فهرست مطالب
الگوریتم ژنتیک
ایده کلی
فضای فرضیه
ویژگیها
کاربردها
زیر شاخه های EA
الگوریتم های ژنتیک
پارامترهای GA
الگورتیم
نحوه ایجاد جمعیت جدید
نمایش فرضیه ها
اپراتورهای ژنتیکی Mutation :
تابع تناسب
انتخاب فرضیه ها
نحوه جستجو در فضای فرضیه
راه حل رفع مشکل Crowding
چرا GA کار میکند؟
قضیه Schema
خلاصه
تفاوت GA با سایر روشهای جستجو
مساله
الگوریتم ژنتیک
تابع تناسب
عملگرهای ژنتیکی
بهترین چینش
مدلهای تکامل