Генетические алгоритмы и их применение

Генетический алгоритм — это алгоритм, который позволяет найти удовлетворительное решение к аналитически неразрешимым или сложно-решаемым проблемам через последовательный подбор и комбинирование искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию.
Генетические алгоритмы являются частью более общей группы методов, называемой эволюционными вычислениями, которые объединяют различные варианты использования эволюционных принципов для достижения поставленной цели.

1. Введение 2
1.1 Мягкие вычисления 2
1.2 Эволюционные вычисления 2
2. История 3
2.1 Несколько открытий в биологии 3
2.2 Ключевые работы 3
3. Классический ГА 4
3.1 Постановка задачи и функция приспособленности 4
3.2 Принцип работы ГА 5
3.3 Алгоритм работы 5
3.4 Отбор 6
3.5 Скрещивание 7
3.6 Мутация 7
3.7 Критерии останова 7
4. Теория 8
4.1 Шаблоны 8
4.2 Неявный параллелизм 9
4.3 Теорема шаблонов 9
5. Настройка ГА 10
6. Различные модификации ГА 11
6.1 Кодирование 11
6.2 Стратегии отбора 12
6.3 Кроссовер 12
6.4 Стратегии формирования нового поколения 12
7. Некоторые модели ГА 13
7.1 Genitor (Whitley) 13
7.2 CHC (Eshelman) 13
7.3 Hybrid algorithm (Davis) 13
7.4 Island Models 14
8. Факторы, создающие сложность для ГА 15
9. Выводы 16
10. Ссылки 17