Mi a genetikai optimalizálás?
A genetikai optimalizálás a programozási algoritmusok használata a probléma legjobb megoldására.Ennek eredete a matematikusok munkájából származik, már az 1950 -es években, akik a biológiában látott modelleket készítettek, és azokat nemlineáris problémákra alkalmazták, amelyeket hagyományos módon nehéz megoldani.Az ötlet az, hogy utánozzuk a biológiát, amely a generációk folyamán fejlődik, hogy a lehető legmegfelelőbb populációt hozza létre.A programozás során lehetséges ezt a folyamatot szimulálni, hogy kreatív megoldást találjunk egy problémára.
A nemlineáris problémák kihívást jelenthetnek a matematikusok számára.Példa lehet az értékpapír -kereskedelemben, ahol számos lehetséges döntés létezik, amelyek gyorsan elágaznak a választási fa létrehozása érdekében.Az egyes választásokhoz kapcsolódó valószínűségek önálló kiszámítása nagyon időigényes lenne.A matematikus is elmulaszthat egy optimális megoldást azzal, hogy nem kombinálja az új permutációk feltárására szolgáló lehetséges választásokat.A genetikai optimalizálás lehetővé teszi a kutatók számára, hogy hatékonyabban végezzék el az ilyen jellegű számításokat.-Ezek a biológiából kölcsönzött kifejezések tükrözik a programozási megközelítés eredetét.A számítógép elkezdheti szimulációjának futtatását a populációval, egy generáción belül kiválasztva az egyes szervezeteket, és lehetővé téve számukra, hogy összekeveredjenek egy új generáció létrehozásához.Ezt a folyamatot több generáción keresztül meg lehet ismételni a lehetséges megoldások kombinálására és rekombinálására, ideális esetben a legmegfelelőbb opcióhoz az adott feltételekhez.
Ez rendkívül erőforrás -nehéz lehet.A genetikai optimalizálásban alkalmazott számítások jelentős számítási teljesítményt igényelnek, hogy egyidejűleg számos lehetőséget és kombinációt összehasonlítsunk és válasszon.A genetikai optimalizálás korai kutatását néha a rendelkezésre álló feldolgozási teljesítmény korlátozta, mivel a kutatók láthatták a potenciális alkalmazásokat, de nem tudtak végrehajtani a komplex programokat.Ahogy a számítógépes teljesítmény növekszik, ennek a módszernek a hasznossága szintén működik, bár a nagy és összetett számítások továbbra is nagyon specializált számítógépet igényelhetnek.
A matematika területén végzett kutatók különféle beállításokban működhetnek a genetikai optimalizálással.Az új képletek és megközelítések folyamatos fejlesztése szemlélteti a matematika fejlődését, mivel az emberek megismerkednek az összetett problémák figyelembevételének új módjairól.Néhány egyszerű genetikai optimalizálás látható a munkahelyen olyan beállításokban, mint például az értékpapír -kereskedők szoftverei, valamint a játékok programozása és a virtuális valóság, ahol a programozók azt akarják, hogy a felhasználók természetesebb tapasztalattal rendelkezzenek.