Реферат: Генетические алгоритмы

ГА - это мощная стратегия выхода из локальных оптимумов. Она заключается в параллельной обработке множества альтернативных решений с концентрацией поиска на наиболее перспективных из них. Причем периодически в каждой итерации можно проводить стохастические изменения в менее перспективных решениях. Предложенные схемы эффективно используются для решения задач искусственного интеллекта и комбинаторно-логических задач на графах. ГА позволяют одновременно анализировать некоторое подмножество решений, формируя квазиоптимальные решения. Временная сложность алгоритмов зависит от параметров генетического поиска и числа генераций.

Список литературы

Holland John H., Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Application to Biology, Control, and Artificial Intelligence. University of Michigan , 1975.

Goldberd David E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1989, 412p.

Handbook of Genetic Algorithms, Edited by Lawrence Davis, Van Nostrand Reinhold, New York, 1991, 385p.

Курейчик В.М., Лях А.В. Задачи моделирования эволюции в САПР. Труды международной конференции (CAD-93), РФ - США, Москва, 1993.

Chambers L.D., Practical Handbook of Genetic Algorithms. CRS Press, Boca Ration FL, 1995, v. 1, 560 p., v. 2, 448 p.

Растригин Л.А. статистические методы поиска. М: Наука, 1968.

Эволюционные вычисления и генетические алгоритмы. Составители Гудман Э.Д., Коваленко А.П. Обозрение прикладной и промышленной математики, том 3, вып. 5, Москва, ТВП, 1996, 760с.