Diskussion zum Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil II"

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Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil II :

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem binären genetischen Algorithmus (BGA), der die natürlichen Prozesse modelliert, die im genetischen Material von Lebewesen in der Natur ablaufen.

Die Entwicklung des genetischen Binäralgorithmus wurde durch mehrere Faktoren und Ideen inspiriert. Die wichtigsten davon:

  • Natürliche Selektion und Prinzipien der Evolution: Die BGA basiert auf den von Charles Darwin vorgeschlagenen Prinzipien der natürlichen Selektion und Evolution. Die Idee ist, dass es in einer Population eine Vielfalt von Lösungen gibt, und dass diejenigen, die besser an die Umwelt angepasst sind, eher überleben und ihre Eigenschaften an die nächste Generation weitergeben.
  • Genetik und Vererbung: BGA verwendet auch genetische Begriffe wie Gen, Chromosom und Vererbung. Lösungen in BGA werden als binäre Zeichenketten dargestellt, wobei einzelne Bitgruppen bestimmte Gene darstellen und das Gen wiederum den zu optimierenden Parameter repräsentiert. Genetische Operatoren wie Crossover und Mutation werden auf binäre Zeichenketten angewendet, um neue Generationen von Lösungen zu erzeugen.

Insgesamt war die Entwicklung von BGA das Ergebnis einer Kombination von Ideen aus den Bereichen evolutionäre Algorithmen, Genetik und Optimierung. Er wurde entwickelt, um Optimierungsprobleme mit Hilfe der Prinzipien der natürlichen Selektion und der Genetik zu lösen, und seine Entwicklung dauert bis heute an. Es wurde eine große Anzahl von GA-Optionen geschaffen, und die Ideen und Ansätze genetischer Algorithmen werden weithin als Teil hybrider Algorithmen verwendet, darunter auch sehr komplexe Algorithmen.

Der binäre genetische Algorithmus (BGA) verwendet eine binäre Darstellung der Daten. Das bedeutet, dass jedes Individuum (Lösung) als eine Folge von Bits (0 und 1) dargestellt wird. Genetische Operatoren wie Crossover und Mutation werden auf Bit-Strings angewendet, um neue Generationen von Lösungen zu erzeugen.


Autor: Andrey Dik

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