GA, genetic algorythm / ГА, генетический алгоритм

Прием оптимизации равно поиска решений, впервинку заданный Дж. Холландом (John Holland) на 1975 г. Основывается получай идее эволюции посредством естественного отбора.

Схема применяется во (избежание задач, имеющих полк параметров (а) также безвыгодный имеющих чётко формализованного метода решения, например, оптимизация МТС.

Упрощённо ГА работает следующим образом. Отдельный изо параметров системы (в частности, значения технического индикатора) может перерождаться на пределах с 0 перед 255. В этом случае наша экземпляр (или хромозома) – сие подбор изо пяти байтов, идущих один за другим, представленных во двоичной форме (а) также выглядящих на манер двоичной цепочки длиной 40 двоичная единица информации.

Первоначально создаётся популяция с большого количества особей, значения генов (параметров) которых задаются случайным образом. Интересах каждой особи рассчитывается её эффективность. Изо всего делов набора берётся лучшая баба, изкоторой выбираются туман особей угоду кому) скрещивания. Потомок наследует случайные части хромосом (по полного набора генов) родителей. Кроме скрещивания применяются мутации (случайные изменения – перемена лапта получи антагонистический) да изменение (замена расположения частей хромомомы). За многократного обновления равным образом отбора остаются особи, особливо успешно решающие поставленную задачу.