Генетичні Алгоритми
Інтерактивна симуляція еволюційного навчання, яка показує як природа впливає на штучний інтелект
Інтерактивна Симуляція
Керування
Статистика
Як працюють генетичні алгоритми?
🧬 Принцип еволюції
Генетичні алгоритми імітують процес природної еволюції, використовуючи селекцію, схрещування та мутації для пошуку оптимальних рішень.
1. Ініціалізація популяції
2. Оцінка фітнесу
3. Селекція батьків
4. Схрещування та мутація
5. Створення нового покоління
🎯 Функція фітнесу
Функція фітнесу визначає якість кожного індивіда в популяції. Кращі рішення мають вищий фітнес і більше шансів передати свої гени.
fitness = 1 / (1 + distance_to_target)
або
fitness = target_value - current_value
🔄 Генетичні операції
1. Селекція
Вибір батьків на основі їх фітнесу. Використовується турнірна селекція або рулетка для вибору найкращих індивідів.
2. Схрещування
Об'єднання генів двох батьків для створення потомства. Використовується одноточкове або двоточкове схрещування.
3. Мутація
Випадкова зміна генів для підтримки різноманітності популяції та запобігання локальним оптимумам.
📈 Переваги та застосування
Глобальний пошук
Може знаходити глобальні оптимуми, уникаючи локальні мінімуми
Паралельність
Легко паралелиться, оскільки кожен індивід обчислюється незалежно
Універсальність
Може працювати з будь-якими типами даних та функціями фітнесу