13-ma'ruza. Genetik algoritmlar

Genetik algoritmlarda kodlash

Masalani echish uchun obyektning har bir xususiyatini GAda ishlatish uchun mos bo'lgan shaklda taqdim etish kerak bo’ladi. Dastlabki populyatsiyani seleksiyalash-bu parametrlarni xromosomalar ko'rinishida ifodalash bilan bog'liq bo’lib, u xromosomali ifodalash deb ataladi [17]. Bu ifodalash kodlash uslubi bilan aniqlanadi.

Kodlash uslubini tanlash evolyutsion algoritmlardan foydalanishda muhim bosqichlardan biri hisoblanadi. Xususan, quyidagi shart, ya’ni qaralayotgan qidiruv fazosi sohasidagi xromosomada ixtiyoriy nuqtani kodlash (etarli xatolik bilan) imkoniyati mavjud bo’lishi kerak. Ushbu shartni bajarilmasligi evolyutsion qidiruv vaqtining oshishiga va qo’yilgan masala echimini topishning imkoniyati yo'qligiga olib kelishi mumkin. Qoidaga ko’ra echimning sonli parametrlari xromosomada kodlanadi. Buning uchun butun va haqiqiy kodlashdan foydalanish mumkin.
Xromosomada masalani kodlash GAdan foydalanishdagi asosiy muammo hisoblanadi. Muammo turli qirralardan, masalan, genotip fazosini fenotip fazosiga akslantirish xususiyati, individual xromosomalar echimlarda dekodlanganda va xromosomalar operatorlar yordamida tartibga solinganda almashtirishlar xususiyatlari bo’yicha o'rganilgan.
GA qo'llanilishining muvaffaqiyati ko'p jihatdan mumkin bo'lgan echimlarning genetik tasvirlanishiga bog'liq. Xollandning klassik ishlarida [4] kodlash ikkilik satrlar yordamida amalga oshiriladi.
Zamonaviy muammolarda uchraydigan ko'plab masalalar uchun ularning echimlarini faqat ikkilik kodlash yordamida tasavvur qilish juda qiyin. So'nggi o'n yil ichida GAning samarali bajarilishini ta'minlash uchun turli xil kodlash usullari ishlab chiqildi, ularni quyidagi sinflarga bo'lish mumkin:

• 
  ikkilik kodlash;
  
• 
  Greya usuli bilan kodlash [17];
  
• 
  butun sonli kodlash;
  
• 
  haqiqiy sonli kodlash;
  
• 
  ma'lumotlar umumiy tuzilmasini kodlash.