Algoritm genetic

De la Wikipedia, enciclopedia liberă

Acest articol trebuie pus în formatul standard conform manualului de stil.
Eticheta aceasta trebuie ştearsă la încheierea standardizării. Articolul a fost etichetat în luna martie 2007.

[modifică] Definiţie

Algoritmii genetici sunt tehnici adaptive de căutare euristică, bazaţi pe principiile geneticii şi ale selecţiei naturale, enunţate de Darwin (supravieţuieşte cel mai bine adaptat). Mecanismul este similar procesului biologic al evoluţiei. Acest proces posedă o trăsătură prin care numai speciile care se adaptează mai bine la mediu sunt capabile să supravieţuiască şi să evolueze peste generaţii, în timp ce acelea mai puţin adaptate nu reuşesc să supravieţuiască şi cu timpul dispar, ca urmare a selecţiei naturale. Probabilitatea ca specia să supravieţuiască şi să evolueze peste generaţii devine cu atât mai mare cu cât gradul de adaptare creşte, ceea ce în termeni de optimizare înseamnă că soluţia se apropie de optim.

Un algoritm genetic este un model informatic care emulează modelul biologic evoluţionist pentru a rezolva probleme de optimizare ori căutare. Acesta cuprinde un set de elemente individuale reprezentate sub forma unor şiruri binare (populaţia) şi un set de operatori de natură biologică definiţi asupra populaţiei. Cu ajutorul operatorilor, algoritmii genetici manipulează cele mai promiţătoare şiruri, evaluate conform unei funcţii obiectiv, căutând soluţii mai bune. Algoritmii genetici au început să fie recunoscuţi ca şi tehnici de optimizare odată cu lucrările lui John Holland.

Algoritmii genetici sunt consideraţi de specialişti o aplicaţie a inteligenţei artificiale.

Ca şi aplicaţii practice, algoritmii genetici sunt cel mai adesea utilizaţi în rezolvarea problemelor de optimizare, planificare ori căutare. Condiţia esenţială pentru succesul unei aplicaţii cu agenţi inteligenţi este ca problema de rezolvat să nu ceară obţinerea soluţiei optime, ci să fie suficientă şi o soluţie apropiată de optim.