Дискретно-непрерывная математика. Кн. 0 : Алгоритмы. Ч. Генетические алгоритмы

5.2. 
Приложения эволюционных алгоритмов 
Большинство приложений эволюционных алгоритмов, и особенно 
генетических 
алгоритмов, 
касается 
оптимизационных 
задач. 
Простейшими из них можно назвать задачи, представленные в приме-
рах. В каждом из них оптимизируется целевая функция, заданная 
конкретной формулой, и используется характерное для основного 
генетического алгоритма двоичное кодирование хромосом.
Как уже упоминалось, последующая модификация классического 
генетического алгоритма заключалась в представлении хромосом 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
234 
действительными числами. О таком способе кодирования говорилось и 
в разд. 3.18. Одной из наиболее известных компьютерных программ, 
предназначенных для решения задач при помощи генетического 
алгоритма с кодированием действительными числами 
(real coding), 
считается программа 
Evolver
. В этой программе применяется алгоритм 
с частичной заменой популяции 
(steady-state), 
при которой в каждый 
момент времени заменяется только одна особь. Селекция основана на 
ранговом методе 
(rank-based). 
Если говорить о так называемых 
генетических операторах, то в программе 
Evolver 
применяются два 
различных оператора скрещивания и два различных оператора мутации 
- отдельно для оптимизационных и для комбинаторных задач.
Программа 
Evolver 
взаимодействует с табличным процессором 
Excel, 
в котором решаемая задача описывается в соответствующих ячейках 
таблицы путем задания ее параметров (переменных) и формулы 
функции приспособленности. 
5.2
.1. Примеры оптимизации функции с помощью