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

6.3. 
Генетические алгоритмы в MATLAB 
6.3.1. Суть генетических алгоритмов 
Данный раздел посвящен решению оптимизационных задач при 
помощи генетических алгоритмов в среде 
MATLAB
. В работе 
использется большой объем данных: он обусловлен тем, что основной 
поставленной задачей было подробно раскрыть каждый из 
настраиваемых в MATLAB параметров работы генетических 
алгоритмов. 
Генетические алгоритмы
– это метод решения оптимизационных 
задач, основанный на биологических принципах естественного отбора 
и эволюции. Генетический алгоритм повторяет определенное 
количество раз процедуру модификации популяции (набора отдельных 
решений), добиваясь тем самым получения новых наборов решений 
(новых популяций). При этом на каждом шаге из популяции 
выбираются «родительские особи», то есть решения, совместная 
модификация которых (скрещивание) и приводит к формированию 
новой особи в следующем поколении. Генетический алгоритм 
использует три вида правил, на основе которых формируется новое 
поколение: правила отбора, скрещивания и мутации. Мутация 
позволяет путем внесения изменений в новое поколение избежать 
попадания в локальные минимумы оптимизируемой функции. 
(Под катом основная часть + несколько скриншотов). 
Механизм работы с генетическими алгоритмами в среде MATLAB 
реализован двумя способами:
1. Вызов функции генетических алгоритмов 
2. Использование комплекта Genetic Algorithm Tool 
Оба способа поставляются в числе стандартного набора функций и 
модулей MATLAB. Мы считаем , что намного более удобным и 
наглядным является второй способ работы с генетическими 
алгоритмами в MATLAB, связанный с использованием модуля Genetic 
Algorithm Tool. Его и рассмотрим подробнее. 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
352