Введение. 
Генетические алгоритмы

Природа поражает своей сложностью и богатством проявлений. Среди примеров можно назвать сложные социальные системы, иммунные и нейронные системы, сложные взаимосвязи между видами. Они — всего лишь некоторые из чудес, ставшие очевидными при глубоком исследовании природы вокруг нас. Наука — это одна из систем, которая объясняет окружающее и помогает приспособиться к новой информации, получаемой из внешней среды. Многое из того, что мы видим и наблюдаем, можно объяснить теорией эволюции через наследственность, изменение и отбор.

На мировоззрение людей сильно повлияла теория эволюции Чарльза Дарвина, представленная в работе «Происхождение Видов», в 1859 году. Множество областей научного знания многим обязано революции, вызванной теорией эволюции и развития. Но Дарвин, подобно многим современникам, предполагающим, что в основе развития лежит естественный отбор, не мог не ошибаться. Например, он не смог показать механизм наследования, при котором поддерживается изменчивость. Однако Дарвин обнаружил главный механизм развития: отбор в соединении с изменчивостью. Во многих случаях, специфические особенности развития через изменчивость и отбор все еще не бесспорные, однако, основные механизмы объясняют невероятно широкий спектр явлений, наблюдаемые в Природе. Поэтому не удивительно, что ученые, занимающиеся компьютерными исследованиями, в поисках вдохновения обратились к теории эволюции. Возможность того, что вычислительная система, наделенная простыми механизмами изменчивости и отбора, могла бы функционировать по аналогии с законами эволюции в естественных системах, была очень привлекательной. Эта надежда является причиной появления ряда вычислительных систем, построенных на принципах естественного отбора.

Итак, в природе постоянно происходит процесс решения задач оптимизации. Задачи оптимизации — наиболее распространенный и важный для практики класс задач. Их приходится решать каждому из нас либо в быту, распределяя свое время между различными делами, либо на работе, добиваясь максимальной скорости работы программы или максимальной доходности компании — в зависимости от должности.

Благодаря открытиям последних ста лет современной науке известны все основные механизмы эволюции, связанные с генетическим наследованием. Эти механизмы достаточно просты по своей идее, но остроумны (если к природе применимо это слово) и эффективны. Удивительно, но простое моделирование эволюционного процесса на компьютере позволяет получить решения многих практических задач. Такие модели получили название «генетические алгоритмы» и уже широко применяются в различных областях.

В процессе изучения различных подходов к решению задач оптимизации нами выдвигается гипотеза что, решение задач оптимизации возможно с помощью генетических алгоритмов.

Объектом изучения данной работы являются генетические алгоритмы.

Предмет изучения — применение генетических алгоритмов для нахождения решения оптимизационной задачи.

Методы исследования:

ь сбор и анализ литературных источников по данной теме;

ь изучение особенностей создания и использования генетических алгоритмов;

ь моделирование работы генетического алгоритма на компьютере применимо к нахождению решения задачи оптимизации.

Задачи:

ь проанализировать возможности генетических алгоритмов;

ь изучить особенности генетических алгоритмов.

генетический эволюционный двоичный.