В каждом конкретном случае необходимо подбирать такой метод, который дает наиболее точное решение, a также следить затем, чтобы процедура поиска не была слишком продолжительной. Но случается, что традиционные методы и алгоритмы оптимизации изза сложности задачи не дают желаемого результата, и поэтому возникает необходимость использования иных методов.[1] Одним из разделов эволюционных вычислений являются генетические алгоритмы, которые используют эволюционные принципы для нахождения решения некоторой задачи. Генетические алгоритмы относятся к методам случайного поиска решения задач оптимизации. Генетические алгоритмы продемонстрировали значительные успехи при решении многих сложных задач оптимизации.Можно сделать вывод, что генетические алгоритмы, будучи разновидностью методов поиска с элементами случайности, позволяют находить эффективное решение задачи, a не оптимальное. Установлено, что большинство существующих методов решения данных задач имеют существенные недостатки: высокую вычислительную сложность, а также высокая вероятность попадания в локальные минимум, значение целевой функции в котором далеко не соответствует истинному оптимуму.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
