Process / pipelineSimulation / optimization

Stochastický genetický algoritmus – Randomizované evolučné vyhľadávanie pre optimalizáciu

Stochastický genetický algoritmus (SGA) je metaheuristika založená na populácii, ktorá napodobňuje biologickú evolúciu – selekciu, kríženie a mutáciu – s cieľom nájsť takmer optimálne riešenia v komplexných, nelineárnych alebo kombinatorických priestoroch. Jeho randomizované operátory ho robia robustným voči lokálnym optimám a široko použiteľným v strojárstve, plánovaní, strojovom učení a operačnom výskume.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Holland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, Ann Arbor. ISBN: 978-0262581110
  2. Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA. ISBN: 978-0201157673

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Genetic Algorithm — Randomized evolutionary search for combinatorial and continuous optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.

Compare side by side

Odkazujú sem

ScholarGateStochastic Genetic Algorithm (Stochastic Genetic Algorithm — Randomized evolutionary search for combinatorial and continuous optimization). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/simulation/stochastic-genetic-algorithm · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026