Algoritm Genetic — Optimizare Evoluționistă
Un algoritm genetic (AG) este o metodă de optimizare meta-euristică bazată pe populație, introdusă de John Henry Holland (1975), care imită principiile selecției naturale. Menține o populație de soluții candidate și le îmbunătățește iterativ prin operatori de selecție, încrucișare și mutație, făcându-l deosebit de puternic pe spații de căutare discontinue, non-convexe și multimodale, unde metodele clasice bazate pe gradient eșuează.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+23 more
Surse
- 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
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Genetic Algorithm — Evolutionary Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Ant Colony OptimizationOptimizare↔ compare
- Criteriul de Decizie DiferențialăOptimizare↔ compare
- NSGA-IIOptimizare↔ compare
- Optimizarea prin roi de particule (PSO)Optimizare↔ compare
- Recalire simulatăOptimizare↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →