knowledge base

Оптимизация

Генетический алгоритм

Применяет метод оптимизации, использующий принципы естественного отбора и генетического перехода в популяции организмов. Основная идея генетических алгоритмов заключается в создании популяции, которая представляет собой набор индивидуумов, каждый из которых представляет собой потенциальное решение задачи оптимизации.

Параметры блока:

  • Целевая функция  – указывается используемая целевая функция: 1. Тестовая.
  • Добавить ген – выбирается ген: 1. Gene.
  • Минимальное значение – задается минимальное значение для функции: 10.
  • Максимальное значение – задается максимальное значение для функции: 10.
  • Шаг по сетке – выбирается размер шага по сетке ( 0,01).
  • Ген – выбирается ген: 1. Gene.
  • Количество поколений – выбирается количество поколений: 10.
  • Количество индивидов – выбирается количество индивидов: 100.
  • Сохранение предыдущего поколения – выбирается вариант сохранения предыдущего поколения организмов: 1. Лучшие.
  • Процент детей в новом поколении – выбирается процент детей в новом поколении организмов: 0.9.
  • Тип селекции – выбирается тип селекции организмов: 1. Турнирная.
  • Тип скрещивания – выбирается тип скрещивания организмов: 1. Одноточечное.
  • Тип мутации – выбирается тип мутации организмов: 1. Средняя.
  • Критерий остановки – задается 25.