МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ АЛГОРИТМОВ ВЫЧИСЛЕНИЯ АЛГОРИТМОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭВОЛЮЦИОННЫХ МЕТОДОВ
Main Article Content
Abstract
В этой статье рассматривается применение математических моделей в контексте алгоритмов вычисления алгоритмов с использованием эволюционных методов. Эволюционные алгоритмы, вдохновленные процессами естественного отбора и генетической мутации, представляют собой мощный инструмент для решения сложных задач оптимизации и поиска. В статье рассматриваются основные компоненты и шаги эволюционных алгоритмов, такие как инициализация, оценка, выбор, скрещивание, мутация и замена. Затем предлагается математическая модель, описывающая процесс вычисления оценок с использованием эволюционных методов. Рассматриваются основные концепции и операции, включая функцию приспособленности, операторы выбора, кроссовера и мутации. Предложенная модель может быть применена в различных областях, включая автоматическое программирование, оптимизацию алгоритмов и исследование сложных систем. В заключение обсуждаются перспективы дальнейших исследований и практические применения данной модели в области искусственного интеллекта и компьютерных наук.
Article Details
References
Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley.
Koza, J. R. (1992). Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. MIT Press.
Back, T., Fogel, D. B., & Michalewicz, Z. (Eds.). (1997). Handbook of Evolutionary Computation. Oxford University Press.
Eiben, A. E., & Smith, J. E. (2015). Introduction to Evolutionary Computing. Springer.
Mitchell, M. (1998). An Introduction to Genetic Algorithms. MIT Press.
Luke, S. (2013). Essentials of Metaheuristics. Lulu.