الخوارزمية الجينية العشوائية — بحث تطوري عشوائي للتحسين
الخوارزمية الجينية العشوائية (SGA) هي استدلال فوقي (metaheuristic) قائم على التجمعات يحاكي التطور البيولوجي — الانتقاء، والتهجين، والطفرة — للبحث عن حلول شبه مثلى في فضاءات معقدة، وغير خطية، أو توافقية. إن عواملها العشوائية تجعلها قوية في مواجهة الأمثلية المحلية وقابلة للتطبيق على نطاق واسع في الهندسة، والجدولة، والتعلم الآلي، وبحوث العمليات.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Holland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, Ann Arbor. ISBN: 978-0262581110
- Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA. ISBN: 978-0201157673
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Genetic Algorithm — Randomized evolutionary search for combinatorial and continuous optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/simulation/stochastic-genetic-algorithm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- الخوارزمية الجينيةالتحسين↔ compare
- تحسين السرب الجسيمي (PSO)التحسين↔ compare
- التلدين المحاكى - التحسين الاحتماليالتحسين↔ compare
- التحسين العشوائي متعدد الأهدافالمحاكاة↔ compare
- التحسين العشوائي لـ سرب الجسيماتالمحاكاة↔ compare