Генетичен алгоритъм — Еволюционна оптимизация
Генетичният алгоритъм (ГА) е метаевристичен оптимизационен метод, базиран на популация, въведен от Джон Хенри Холанд (1975 г.), който имитира принципите на естествения подбор. Той поддържа популация от кандидати за решения и итеративно ги подобрява чрез операторите селекция, кръстосване и мутация, което го прави особено мощен в дисконтинуални, не-изпъкнали и мултимодални търсещи пространства, където класическите методи, базирани на градиент, се провалят.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+23 more
Източници
- Holland, J.H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press. link ↗
- Deb, K. (2001). Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms. Wiley. ISBN: 9780471873396
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Genetic Algorithm — Evolutionary Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/optimization/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.
- Оптимизация чрез мравчена колонияОптимизация↔ compare
- Диференциална еволюцияОптимизация↔ compare
- NSGA-IIОптимизация↔ compare
- Оптимизация чрез рояк от частици (PSO)Оптимизация↔ compare
- Симулирано отгряванеОптимизация↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →