Генетический алгоритм

Генетический алгоритм (ГА) разработан Джоном Голландом (John Holland) в 1975 году в Мичиганском университете. В дальнейшем Д. Голдберг (D. Goldberg) выдвинул ряд гипотез и теорий, помогающих глубже понять природу генетических алгоритмов. К.ДеДжонг (K. DeJong) первым обратил внимание на важность настройки параметров ГА для общей эффективности работы и предложил свой оптимальный вариант подбора параметров, который послужил основой для всех дальнейших исследований. Существенный вклад в эти исследования внесли Дж. Грефенстетт (J. Greffenstett) и Г. Сесверда (G. Syswerda).

Генетический алгоритм был получен в процессе обобщения и имитации в искусственных системах таких свойств живой природы, как естественный отбор, приспособляемость к изменяющимся условиям среды, наследование потомками жизненно важных свойств от родителей и т.д. Так как алгоритм в процессе поиска использует некоторую кодировку множества параметров вместо самих параметров, то он может эффективно применяться для решения задач дискретной оптимизации, определённых как на числовых множествах, так и на конечных множествах произвольной природы. Поскольку для работы алгоритма в качестве информации об оптимизируемой функции используются лишь её значения в рассматриваемых точках пространства поиска и не требуется вычислений ни производных, ни каких-либо иных характеристик, то данный алгоритм применим к широкому классу функций, в частности, не имеющих аналитического описания. Использование набора начальных точек позволяет применять для их формирования различные способы, зависящие от специфики решаемой задачи, в том числе возможно задание такого набора непосредственно человеком.

Сила генетических алгоритмов в том, что этот метод очень гибок, и, будучи построенным в предположении, что об окружающей среде нам известен лишь минимум информации (как это часто бывает для сложных технических систем), алгоритм успешно справляется с широким кругом проблем, особенно в тех задачах, где не существует общеизвестных алгоритмов решения или высока степень априорной неопределенности.