Исследование возможностей генетических алгоритмов.

Введение Теория эволюции повлияла на изменение мировоззрения людей с самого своего появления. Теория, которую Чарльз Дарвин представил в работе, известной как "Происхождение Видов", в 1859 году, стала началом этого изменения. Во второй половине XX века ученые, занимающиеся компьютерными исследованиями, обратились к теории эволюции в поисках вдохновения. Возможность того, что вычислительная система, наделенная простыми механизмами изменчивости и отбора, могла бы функционировать по аналогии с законами эволюции в природных системах, была очень привлекательна. В последней четверти XX века генетическим алгоритмам уделялось много внимания как в России, так и за рубежом, и сегодня им непременно посвящают разделы во всех учебниках и учебных пособиях, связанных с созданием искусственного интеллекта. Выпущено немало монографий и защищено диссертаций на темы, связанные с генетическими алгоритмами. Целью данной работы является исследование возможностей генетических алгоритмов. Для достижения цели необходимо решить ряд задач, в соответствии с которыми построена структура работы: 1. раскрыть понятие генетических алгоритмов, основные их принципы; 2. проанализировать применение генетических алгоритмов, обозначить, в каких случаях они эффективны, а в каких нет.

Введение 3 1 Понятие генетических алгоритмов 4 2 Применение генетических алгоритмов 7 Заключение 13 Список использованных источников 14

1. Аналитические технологии для прогнозирования и анализа данных // Нейропроект [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.neuroproject.ru/genealg.php - Загл. с экрана. – Дата доступа: 05.03.2011 2. Вороновский Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г.К.Вороновский, К.В.Махотило, С.Н.Петрашев, С.А.Сергеев. – Харьков: Основа, 1997. – 119с. 3. Генетические алгоритмы - математический аппарат// Методы оптимизации [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.basegroup.ru/library/optimization/ga_math/ - Загл. с экрана. – Дата доступа: 05.03.2011 4. Генетические алгоритмы //Дискретная математика: алгоритмы [Электронный ресурс]: портал Санкт-Петербургского Государственного Университета информационных технологий, механики и оптики. – Режим доступа: http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/theory/unsorted/genetic-2005 - Загл. с экрана. – Дата доступа: 05.03.2011 5. Генетические операторы // Генетические алгоритмы [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://qai.narod.ru/GA/genoperators.html - Загл. с экрана. – Дата доступа: 05.03.2011 6. Генетический алгоритм: основные операции // Генетические алгоритмы [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://g-u-t.chat.ru/ga/oper.htm - Загл. с экрана. – Дата доступа: 05.03.2011 7. Исаев С. Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью генетических алгоритмов //Алголист [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://algolist.manual.ru/ai/ga/ga2.php - Загл. с экрана. – Дата доступа: 05.03.2011 8. Клемент Р. Генетические алгоритмы: почему они работают? когда их применять? //Компьютерра. №11 от 16 марта 1999 г. - С.57-64 9. Математические методы и алгоритмы / Под ред. В.П.Иванникова. – М.: ИСП РАН, 2004. – 283с. 10. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии. – М.: Наука, 1988. – 280с. 11. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. — М.: Горячая линия — Телеком, 2004. — 452 с. 12. Хеннер Е.К. Информатика: Учеб. пособие для студ. пед. вузов. - М.: Академия, 2004. – 848с. 13. Эволюционные вычисления // GetInfo [Электронный ресурс]: портал Компьютерной библиотеки GetInfo. / Yuri Burger. – Режим доступа: http://www.getinfo.ru/article31_2.html. – Загл. с экрана. – Дата доступа: 05.03.2011