⚙️ Оптимізатор Виробничого Процесу — Генетичний Алгоритм Наживо

Генетичний алгоритм (ГА) — це техніка пошуку й оптимізації, натхненна природним відбором. Він підтримує популяцію кандидатних рішень (хромосом), оцінює кожне функцією придатності й повторно виробляє нове покоління, обираючи придатніших батьків, рекомбінуючи їхні гени схрещуванням і застосовуючи випадкову мутацію. За багато поколінь популяція має тенденцію дрейфувати до регіонів простору пошуку з вищою придатністю.

Кожна хромосома — це рецепт процесу з 3 параметрами: температура (150–250°C), тиск (1–10 бар) і швидкість (10–100 об/хв), збережені внутрішньо як нормалізовані значення в [0,1]. Синтетична функція придатності, побудована з кількох накладених гаусових «режимів процесу» плюс невеликий член брижі, замінює симульовану врожайність: один режим — справжній глобальний оптимум, інші — нижчі локальні оптимуми.

Відбір використовує турнір із 3 випадково вибраних індивідів, зберігаючи найпридатнішого як батька. Схрещування змішує реальнозначні гени двох батьків за допомогою BLX-alpha змішувального схрещування, вибираючи кожен ген нащадка з розширеного інтервалу навколо двох батьківських значень. Мутація додає гаусів шум до генів нащадка. Єдиний найпридатніший індивід зберігається незмінним кожне покоління (елітизм).

Різноманітність — це середньоквадратична відстань вектора генів кожного індивіда від центроїда популяції, виражена у відсотках максимально можливого розкиду всередині одиничного куба. Висока різноманітність означає, що популяція все ще широко досліджує; коли ГА сходиться до найкращого режиму, метрика зменшується до нуля.

Це справжній, працюючий ГА: кожне покоління справді оцінює функцію придатності для кожного індивіда, виконує справжній турнірний відбір і справжнє змішувальне схрещування на фактичних векторах параметрів і застосовує справжню гаусову мутацію з частотою й величиною повзунків. Крива найкращої придатності на покоління обчислюється зі справжньої історії популяції, а не сценарна.