Editura Sfântul Ierarh Nicolae ISBN 978-606-577-027-0

In timpul reproducerii apar doua tipuri de transformari: incrucisarea (engl.
crossover) si mutatia. Mult simplificat, procesul de incrucisare ar arata astfel: doi
cromozomi se “lovesc” unul de celalalt, isi schimba intre ei “fragmente” de informatii
genetice (printr-o recombinare a genelor, insa fara a-si schimba numarul de gene) si apoi
se indeparteaza. Mutatia reprezinta modificarea unor elemente dintr-un cromozom (apar
elemente care nu apartin nici unuia dintre cei doi cromozomi parinti), si apare de obicei
din cauza erorii copierii de gene de la parinti.
O specie se caracterizează prin: numărul de gene, ordinea genelor în cromozom şi
semnificaţia fiecărei gene.
Populaţia este o mulţime de n indivizi (in cazul algoritmilor genetici notiunea de
individ se va confunda cu cea de cromozom), din aceeaşi specie, care ocupă un teritoriu
cu resurse limitate şi care se reproduc între ei. Orice populatie evolueaza in timp prin
aplicarea transformarilor mai sus amintite.
Mediul cuprinde, in afara de teritoriu si resurse, totalitatea regulilor prin care se creează
relaţiile de concurenţă între indivizii din populaţie.
Speranta de viata (engl. fitness) este o valoare care se ataseaza fiecarui individ
(cromozom), si care reprezinta in esenta valoarea adaptabilitatii la regulile impuse de
mediu.
3) Algoritmul general (schema logica si pseudocod)
Asa cum am mai spus, solutia pentru o problema rezolvata prin algoritmi genetici
evolueaza. Algoritmul incepe cu o multime de solutii (solutieindividcromozom),
numita populatie. Aceasta populatie (denumita uneori si generatia 0) se genereaza aleator.
Solutiile dintr-o populatie existenta la un anumit moment dat sunt luate si folosite
pentru a forma o noua populatie pe baza unor anumite criterii. Acest lucru este motivat de
faptul ca noua populatie are sanse foarte mari sa fie mai buna decat cea veche. Formarea
noii populatii are loc prin procesele de incrucisare (crossover) si mutatie. Cu cat speranta
de viata (fitness) a unui cromozom este mai mare, cu atat sansa ca acesta sa
supravietuiasca in populatia urmatoare este mai mare. Totodata, la incrucisare, sansa unui
cromozom de a fi ales pentru acest proces este direct proportionala cu fitness-ul lui.
Algoritmul de mai sus este repetat pana cand o conditie este satisfacuta. Conditia este
de obicei repetarea de un numar de ori al ciclului, imbunatatirea solutiei cu un anumit
grad etc.
In figura de mai jos se reprezinta schema logica care ilustreaza, la modul general,
mecanismele descrise mai sus.
2