Genetický algoritmus — evoluční optimalizace
Genetický algoritmus (GA) je metaheuristická optimalizační metoda založená na populaci, kterou zavedl John Henry Holland (1975) a která napodobuje principy přirozeného výběru. Udržuje populaci kandidátních řešení a iterativně je zlepšuje pomocí operátorů selekce, křížení a mutace, což jej činí obzvláště účinným v nespojitých, nekonvexních a vícemodálních prohledávacích prostorech, kde selhávají klasické metody založené na gradientu.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+23 more
Zdroje
- 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
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Genetic Algorithm — Evolutionary Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Optimalizace mravenčí koloniíOptimalizace↔ compare
- Diferenciální evoluceOptimalizace↔ compare
- NSGA-IIOptimalizace↔ compare
- Optimalizace rojem částic (PSO)Optimalizace↔ compare
- Simulated AnnealingOptimalizace↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →