4.11. Приложения эволюционных алгоритмов

Большинство приложений эволюционных алгоритмов, и особенно генетических алгоритмов, касается оптимизационных задач. Простейшими из них можно назвать задачи, представленные в примерах 4.1 - 4.3, в примерах 4.5 и 4.6, а также просчитанные на компьютере примеры из п. 4.9. В каждом из них оптимизируется целевая функция, заданная конкретной формулой, и используется характерное для основного генетического алгоритма двоичное кодирование хромосом.

Как уже упоминалось в п. 4.8.4, последующая модификация классического генетического алгоритма заключалась в представлении хромосом действительными числами. О таком способе кодирования говорилось и в разд. 4.10. Одной из наиболее известных компьютерных программ, предназначенных для решения задач при помощи генетического алгоритма с кодированием действительными числами (real coding), считается программа Evolver [49] В этой программе применяется алгоритм с частичной заменой популяции (steady-state), при которой в каждый момент времени заменяется только одна особь. Селекция основана на ранговом методе (rank-based). Если говорить о так называемых генетических операторах, то в программе Evolver применяются два различных оператора скрещивания и два различных оператора мутации - отдельно для оптимизационных и для комбинаторных задач.

Программа Evolver взаимодействует с табличным процессором Excel, в котором решаемая задача описывается в соответствующих ячейках таблицы путем задания ее параметров (переменных) и формулы функции приспособленности.