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2 sierpnia 2019
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2 sierpnia 2019

크로스 오버는 유전 알고리즘에서 가장 중요한 단계입니다. 짝짓기되는 부모의 각 쌍에 대 한, 크로스 오버 포인트유전자 내에서 무작위로 선택 됩니다. 경쟁 외에도, 유전 알고리즘은 또한 현실 세계에서 많은 응용 프로그램이 있습니다. 그래서, 내 점수를 향상시킬 수있는 최적화 기술을 검색하기 시작했다. 이 검색 중에 유전 알고리즘을 소개했습니다. 연습 문제에 Genetric 알고리즘을 적용 한 후, 나는 리더 보드에 상당한 도약을 복용 결국. 로봇 공학 분야에서 유전 알고리즘의 사용은 매우 큽합니다. 사실, 유전 알고리즘은 인간으로 행동하고 우리의 식사를 요리, 우리의 세탁 등을 할 같은 작업을 수행 할 학습 로봇을 만드는 데 사용되고있다. 적응 매개 변수 (적응 형 유전 알고리즘, AGA)를 가진 유전 알고리즘은 유전 알고리즘의 또 다른 중요하고 유망한 변이체입니다. 크로스오버(pc)와 돌연변이(pm)의 확률은 유전 알고리즘이 얻을 수 있는 용액의 정확도와 수렴 속도를 크게 결정합니다. AGA는 PC와 pm의 고정 값을 사용하는 대신 각 세대의 인구 정보를 활용하고 PC와 pm을 적응적으로 조정하여 인구 다양성을 유지하고 수렴 용량을 유지합니다. AGA (적응 형 유전 알고리즘)[21] PC와 pm의 조정은 솔루션의 적합성 값에 따라 달라집니다.

CAGA(클러스터링 기반 적응형 유전자 알고리즘)[22]에서 클러스터링 분석을 사용하여 집단의 최적화 상태를 판단함으로써, PC및 pm의 조정은 이러한 최적화 상태에 따라 달라집니다. GA를 다른 최적화 방법과 결합하는 것이 매우 효과적일 수 있습니다. GA는 일반적으로 좋은 글로벌 해결책을 찾아내기에 아주 좋은 경향이 있습니다, 그러나 절대 최적을 찾아내기 위하여 마지막 몇몇 돌연변이를 찾아내는 아주 비효율적입니다. 다른 기술 (예 : 간단한 언덕 등반)은 제한된 지역에서 절대 최적의 것을 찾는 데 매우 효율적입니다. GA와 언덕 등반을 번갈아 가며 GA [인용 필요]의 효율성을 향상시킬 수 있습니다 언덕 등반의 견고성의 부족을 극복하면서. 유전 알고리즘에 의해 솔루션에 특히 적합한 것으로 보이는 문제는 시간 표 작성 및 일정 문제를 포함하며, 많은 스케줄링 소프트웨어 패키지는 GAs[인용 필요]를 기반으로 합니다. GA는 엔지니어링에도 적용되었습니다. [27] 유전 알고리즘은 종종 글로벌 최적화 문제를 해결하기 위한 접근법으로 적용된다. 1980년대 후반, 제너럴 일렉트릭은 산업 공정을 위해 설계된 메인프레임 기반 툴킷인 세계 최초의 유전자 알고리즘 제품을 판매하기 시작했습니다. [46] 1989년, 악셀리스 주식회사

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