Ano ang genetic optimization?

Ang pag -optimize ng genetic ay ang paggamit ng mga algorithm ng programming upang mahanap ang pinakamahusay na solusyon sa isang problema.Ito ay nagmula sa gawain ng mga matematika na nagsisimula nang maaga noong mga 1950 na kumuha ng mga modelo na nakita nila sa biology at inilapat ang mga ito sa mga hindi linya na mga problema na mahirap lutasin sa pamamagitan ng maginoo na paraan.Ang ideya ay upang gayahin ang biology, na umuusbong sa kurso ng mga henerasyon upang lumikha ng pinakapangit na posibleng populasyon.Sa programming, posible na gayahin ang prosesong ito upang makabuo ng isang malikhaing solusyon sa isang problema.Ang isang halimbawa ay makikita sa pangangalakal ng seguridad, kung saan maaaring mayroong isang bilang ng mga posibleng pagpapasya na mabilis na lumayo upang lumikha ng isang puno ng mga pagpipilian.Upang malayang kalkulahin ang mga posibilidad na nauugnay sa bawat pagpipilian ay magiging oras na pag -ubos.Ang matematiko ay maaari ring makaligtaan ng isang pinakamainam na solusyon sa pamamagitan ng hindi pagtupad na pagsamahin ang mga posibleng pagpipilian upang galugarin ang mga bagong pahintulot.Pinapayagan ng Genetic Optimization ang mga mananaliksik na magsagawa ng mga kalkulasyon ng kalikasan na ito sa isang mas mahusay na paraan.

Ang mananaliksik ay nagsisimula sa isang paksa ng interes, na kilala bilang isang "populasyon," na maaaring nahahati sa.Ang mga salitang ito, na hiniram mula sa biology, ay sumasalamin sa mga pinagmulan ng pamamaraang ito sa programming.Ang isang computer ay maaaring magsimulang magpatakbo ng isang kunwa sa populasyon, pagpili ng mga indibidwal na organismo sa loob ng isang henerasyon at pinapayagan silang mag -intermix na lumikha ng isang bagong henerasyon.Ang prosesong ito ay maaaring ulitin sa pamamagitan ng maraming henerasyon upang pagsamahin at muling pagsasaayos ng mga posibleng solusyon, na may perpektong pagdating sa pinaka -angkop na pagpipilian para sa mga naibigay na kondisyon.

Maaari itong maging mabigat na mapagkukunan.Ang mga kalkulasyon na ginamit sa pag -optimize ng genetic ay nangangailangan ng makabuluhang kapangyarihan ng computing upang mabilis na ihambing at pumili ng isang bilang ng mga pagpipilian at mga kumbinasyon nang sabay -sabay.Ang maagang pananaliksik sa pag -optimize ng genetic ay paminsan -minsan ay limitado sa pamamagitan ng magagamit na kapangyarihan sa pagproseso, dahil nakikita ng mga mananaliksik ang mga potensyal na aplikasyon, ngunit hindi maaaring magsagawa ng mga kumplikadong programa.Tulad ng pagtaas ng lakas ng computer, ang utility ng pamamaraang ito ay ginagawa rin, bagaman ang malaki at kumplikadong mga kalkulasyon ay maaaring mangailangan pa rin ng isang lubos na dalubhasang computer.

Ang mga mananaliksik sa larangan ng matematika ay maaaring gumana sa pag -optimize ng genetic sa iba't ibang mga setting.Ang patuloy na pag -unlad ng mga bagong pormula at diskarte ay naglalarawan ng mga ebolusyon sa matematika habang natututo ang mga tao tungkol sa mga bagong paraan upang isaalang -alang ang mga kumplikadong problema.Ang ilang mga simpleng pag -optimize ng genetic ay makikita sa trabaho sa mga setting tulad ng software para sa mga negosyante ng seguridad at programming para sa mga laro at virtual na katotohanan kung saan nais ng mga programmer na magkaroon ng isang mas natural na karanasan.