genetic algorithm
- генетический алгоритм, ГА
#
класс эвристических алгоритмов оптимизации и поиска, базирующийся на принципах генетики и естественного отбора (natural selection); разновидность эволюционных вычислений (evolutionary computation). Суть GA заключается в перемешивании (рекомбинации, recombination) наиболее перспективных (“выживших”) вариантов решений из некоторого первоначального случайного набора вариантов. При этом получается следующее поколение вариантов. Периодически для моделирования мутаций (mutation) в наборы случайным образом вносятся изменения, например производится “скрещивание” (crossover) вариантов. Многократное повторение этого процесса в сочетании с процессом отбора (selection) лучших вариантов рассматривается как имитация процесса эволюции, что в ряде случаев позволяет найти эффективное решение задачи. GA применяются в задачах ИИ, в обучении с подкреплением, составления расписаний, решении задач на графах и др. Теоретические основы GA разработал Джон Холланд (John Holland) в 1975 г. Например, parallel GAs – параллельные генетические алгоритмы; Originally the genetic algorithm was only working on binary strings. – Первоначально генетический алгоритм работал только над двоичными строками.
Связные термины
chromosome, evolutionary algorithm, gene flow, genetic programming, genome, reinforcement learning
