Genetikus algoritmus — Evolúciós optimalizálás
A genetikus algoritmus (GA) egy populációalapú metaheurétikus optimalizálási módszer, amelyet John Henry Holland (1975) vezetett be, és amely a természetes szelekció elveit utánozza. Fenntart egy jelölt megoldásokból álló populációt, és iteratív módon javítja azokat szelekciós, keresztezési és mutációs operátorok segítségével, ami különösen erőssé teszi a szakaszos, nem konvex és többmódusú keresési tereken, ahol a klasszikus gradien-alapú módszerek kudarcot vallanak.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+23 more
Források
- 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
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Genetic Algorithm — Evolutionary Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Hangyaboly-optimalizálásOptimalizálás↔ compare
- Differential EvolutionOptimalizálás↔ compare
- NSGA-IIOptimalizálás↔ compare
- A részecskesereg-optimalizálás (PSO)Optimalizálás↔ compare
- Szimulált hűtésOptimalizálás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →