אלגוריתם גנטי סטוכסטי — חיפוש אבולוציוני אקראי לאופטימיזציה
אלגוריתם גנטי סטוכסטי (SGA) הוא מטה-היוריסטי מבוסס-אוכלוסייה המחקה אבולוציה ביולוגית — סלקציה, הצלבה (crossover) ומוטציה — כדי לחפש פתרונות קרובים לאופטימליים במרחבים מורכבים, לא-לינאריים או קומבינטוריים. האופרטורים האקראיים שלו הופכים אותו לעמיד בפני אופטימה מקומית ורחב-היקף בהנדסה, תזמון, למידת מכונה ומחקר תפעולי.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Genetic Algorithm — Randomized evolutionary search for combinatorial and continuous optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- אלגוריתם גנטיאופטימיזציה↔ compare
- אופטימיזציית נחיל חלקיקים (PSO)אופטימיזציה↔ compare
- חישול מדומהאופטימיזציה↔ compare
- אופטימיזציה סטוכסטית מרובת יעדיםסימולציה↔ compare
- אופטימיזציית נחיל חלקיקים סטוכסטיתסימולציה↔ compare