Algorytmy genetyczne i ich zastosowania

Abstract

Celem niniejszej pracy jest przedstawienie algorytmu genetycznego jego sposobu działania, konstrukcji programowej, podstaw matematycznych oraz zastosowania właściwej metody optymalizacji w latach współczesnych jak i teraźniejszych. Realizacja tych celów uwarunkowała strukturę niniejszej pracy, która składa się z dwóch części. W części teoretycznej przedstawiona jest charakterystyka samego algorytmu genetycznego, porównanie tradycyjnych metod optymalizacji z algorytmami, zastosowanie oraz podstawa matematyczna algorytmów genetycznych. Natomiast w części aplikacyjnej zawarte są wiadomości dotyczące struktur prostego algorytmu genetycznego, oraz prosty przykład algorytmu napisanego w C++. Program umożliwiający zaobserwowanie istoty działania algorytmów genetycznych wraz z opisem kodu źródłowego. Źródłem do napisania pracy była przede wszystkim literatura książkowa. Wykorzystałam również informacje umieszczone na stronach internetowych, oraz publikacjach naukowych. Podsumowując informacje zawarty w niniejszej pracy można zauważyć, iż elementarny, choć całkiem wystarczający dla wielu praktycznych zadań algorytm genetyczny oparty jest na trzech operacjach, czyli na operacji reprodukcji, krzyżowania i mutacji. Algorytmy genetyczne operują na różnych populacjach ciągów kodowych, które reprezentują zazwyczaj oryginalne parametry badanego przez nas problemu. Populacje nowe ciągów kodowych są pozyskiwane bardzo sukcesywnie na tych trzech operacjach. Wbrew pozorom same te operacje są proste, obejmują one tylko proces generowania liczb, oraz powielanie ciągów kodowych i zamianę ich fragmentów. Mimo, że operacje te charakteryzują się dużą prostotą, zakres zastosowania oraz skuteczność działania algorytmów genetycznych jest imponująca.