Genetiniai algoritmai komivojažieriaus uždaviniui: negatyvieji ir pozityvieji aspektai*

Abstract

tinkamas genetinių operatorių ir lokaliojo individų (sprendinių) gerinimo derinimas leidžia gerokai padidinti genetinės paieškos efektyvumą.

Genetinio Algoritmo Taikymas Žemės Sklypų Ribų Topologijai Optimizuoti Nekilnojamojo Turto Kadastro Žemėlapyje / Алгоритм Для Оптимизации Топологии Границ Земельных Участков На Кадастровой Карте Недвижимого Имущества

“…Optimizavimo atveju vietoje minėtų sąvokų vartojamos įprastinės sąvokos: individą atitinka tam tikras sprendinys, populiacija -sprendinių poaibis (rinkinys), individo vertė siejama su optimizuojamos funkcijos reikšme. Sprendžiant optimizavimo uždavinius GA būdu siekiama gauti kuo geresnius sprendinius (Misevičius et al 2005(Misevičius et al , 2009. Genetiniai algoritmai taikomi daugelyje sričių, tokių kaip informatika (Carretero, Xhafa 2006;jia, Rajkumar 2006), medicina (Dolled-Filhart et al 2006, ekonomika (Goyal 2007), chemija (Leardi 2007), fizika (Sanchis et al 2004), architektūra ir projektavimas (Baušys, Pankrašovaitė 2005 bei daugelyje kitų (Shu-Guang Li 2008).…”

“…Genetiniai algoritmai taikomi daugelyje sričių, tokių kaip informatika (Carretero, Xhafa 2006;jia, Rajkumar 2006), medicina (Dolled-Filhart et al 2006, ekonomika (Goyal 2007), chemija (Leardi 2007), fizika (Sanchis et al 2004), architektūra ir projektavimas (Baušys, Pankrašovaitė 2005 bei daugelyje kitų (Shu-Guang Li 2008). Dėl universalaus pobūdžio ir nepriklausomumo -tai reiškia, jog sprendimo būdas nepriklauso nuo sprendžiamo uždavinio -šie algoritmai gali būti taikomi iš esmės bet kurioms optimizuotinoms struktūroms, pradedant elementariosiomis matematinėmis funkcijomis ir baigiant sudėtingomis savireguliacinėmis sistemomis (Misevičius et al 2009).…”

“…Kryžminimo stadijoje atrinkti individai su priimta tikimybe (Goldberg 1989;Misevičius et al 2005Misevičius et al , 2009Šešok 2008). Individai naujai populiacijai atrenkami pagal geriausias optimizavimo sąlygos reikšmes.…”