تگ های موضوع الگوریتم ژنتیک

ALGORITHM GENETIC

الگوریتم ژنتیک یکی از روش‌های بهینه‌سازی مبتنی بر طبیعت است که به‌طور عمده برای حل مسائل پیچیده و بهینه‌سازی در حوزه‌های مختلفی مانند هوش مصنوعی، مهندسی، و اقتصاد استفاده می‌شود.
ابتدا، در این الگوریتم، جمعیتی از راه‌حل‌ها به‌صورت تصادفی تشکیل می‌شود. این راه‌حل‌ها به‌عنوان کروموزوم‌ها شناخته می‌شوند. سپس، با استفاده از عملگرهای ژنتیکی، مانند انتخاب، تقاطع و جهش، جمعیت جدیدی از راه‌حل‌ها تولید می‌شود.
SELECTION
در مرحله انتخاب، برترین کروموزوم‌ها انتخاب می‌شوند. این انتخاب بر اساس کیفیت آن‌ها صورت می‌گیرد. به عبارتی، آنهایی که عملکرد بهتری دارند، شانس بیشتری برای انتخاب شدن دارند.
CROSSOVER
در ادامه، عملگر تقاطع یا crossover به‌کار می‌رود. در این مرحله، دو کروموزوم برتر با هم ترکیب می‌شوند تا فرزندان جدیدی تولید کنند. این فرزندان می‌توانند ویژگی‌های بهتری داشته باشند.
MUTATION
جهش یا mutation نیز به‌عنوان یک عملگر مهم، تغییرات کوچکی در کروموزوم‌ها ایجاد می‌کند. این تغییرات می‌تواند به افزایش تنوع و بهبود راه‌حل‌ها کمک کند.
CONVERGENCE
در نهایت، این فرایند تکرار می‌شود تا زمانی‌که به یک راه‌حل مطلوب دست یابیم. این الگوریتم معمولاً به صورت تکراری و با تنظیم پارامترها بهینه‌سازی می‌شود.
به‌طور کلی، الگوریتم ژنتیک به‌خاطر توانایی‌اش در جستجوی فضاهای بزرگ و پیچیده، یکی از ابزارهای قدرتمند در بهینه‌سازی است. استفاده از این الگوریتم می‌تواند به حل مسائل مختلف با دقت بالا و کارایی خوب کمک کند.