Podstawy algorytmów genetycznych w zagadnieniach optymalizacji funkcji wielu zmiennych

• Autorzy: Gorzałczany M. B. , Rudziński F.

Warianty tytułu

EN

Basic of genetic algorithmus in problems of multivariable-functions optimization

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niniejsza praca prezentuje budowę algorytmu genetycznego oraz jego zastosowanie do poszukiwania maksimum globalnegop złożonej funkcji dwóch zmennych. Przeprowadzono również analizę wpływu poszczególnych parametrów oraz operatorów algorytmu na jego działanie oraz na generowane przez niego rozwiazania. Niniejszą pracę potraktować mozna jako wprowadzenie do bardziej zaawansowanych zastosowań algorytmów genetycznych przedstawionych w dwóch kolejnych pracach tych samych autorów, zawartych w niniejszym Zeszycie Naukowym.

EN

The paper presents the construction of a genetic algorithm and its application to searching of a global maximum of a complex two-variable function. An analysis of influence of particular parameters and operators of the genetic algorithm and solutions it generates has also been carried out. This paper can be considered as an introduction to more advanced applications of genetic algorithms presented in two following papers (by the same authors) included in this volume.

Słowa kluczowe

PL

algorytmy genetyczne; krzyżowanie; mutacja

EN

crossover; genetic algorithms; mutation

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Świętokrzyskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Politechniki Świętokrzyskiej. Elektryka
• Rocznik: 2004
• Tom: Z. 41
• Strony: 31--43
• Opis fizyczny: Bibliogr. poz. 6, rys.

Twórcy

autor

Gorzałczany M. B.

• Politechnika Świętokrzyska, Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki, Aleja Tysiąclecia Państwa Polskiego 7, PL - 25 314 Kielce

autor

Rudziński F.

• Politechnika Świętokrzyska, Wydział Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki, Aleja Tysiąclecia Państwa Polskiego 7, PL - 25 314 Kielce

Bibliografia

• 1. Goldberg D.E., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. WNT, Warszawa 1995.
• 2. Gorzałczany M.B., Rudziński F., Optymalizacja zadania komiwojażera z wykorzystaniem algorytmu genetycznego. Zeszyty Naukowe Politechniki Świętokrzyskiej, Elektryka 41, Kielce 2004.
• 3. Gorzałczany M.B., Rudziński F., Algorytmy genetyczne oraz sieci Kohonena w zagadnieniach wyznaczania skupisk (klastrów) w złożonych zbiorach danych. Zeszyty Naukowe Politechniki Świętokrzyskiej, Elektryka 41, Kielce 2004.
• 4. Holland J.H., Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, Ann Arbor 1975.
• 5. Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne. WNT, Warszawa 1996.
• 6. Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. PWN, Warszawa-Łódź 1997.