Algoritmo Genetico Deterministico — Ottimizzazione Evolutiva Senza Aleatorietà
Un Algoritmo Genetico Deterministico (DGA) applica il quadro strutturale del calcolo evolutivo — popolazione, selezione, crossover e rimpiazzo — utilizzando operatori interamente deterministici e regole decisionali fisse anziché campionamento stocastico. Eliminando l'aleatorietà, l'algoritmo diventa completamente riproducibile: eseguirlo due volte sullo stesso problema produce soluzioni identiche, rendendolo trattabile per benchmarking rigoroso, studi di riproducibilità e sistemi in cui la stocasticità è indesiderabile.
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Fonti
- Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA. ISBN: 9780201157673
- Mahfoud, S. W. (1995). Niching methods for genetic algorithms. IlliGAL Report No. 95001, University of Illinois at Urbana-Champaign. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Genetic Algorithm — Evolutionary optimization with deterministic selection and operators. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/deterministic-genetic-algorithm
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