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

In continuare vom da cateva optimizari care se pot face algoritmilor prezentati mai
sus.
In primul rand, prin numarul parametrilor de control si prin operatiile aleatoare care se
fac in cadrul programului (generarea populatiei initiale, alegerea punctului de incrucisare,
mutatia, alegerea supravietuitorilor), acesti algoritmi au un caracter “semialeator”. De
aceea pentru o problema data se recomanda schimbarea valorilor parametrilor de control
si observarea diferentelor dintre solutiile afisate. Principalii parametri care pot fi
schimbati (se pot considera chiar date de intrare) sunt urmatorii:
- numarul cromozomilor unei populatii;
- numarul de generatii create;
- numarul de cromozomi copiati prin elitism;
- numarul de incrucisari pe populatie;
- numarul de mutatii pe populatie.
Pentru ca majoritatea lucrarilor din literatura de specialitate recomanda rularea de mai
multe ori a unui algoritm genetic si apoi notarea celei mai bune solutii gasite, sugerez
introducerea unui alt parametru fata de cei prezentati mai sus. Acesta va ajuta la
simularea rularii multiple a programului. In programul dat mai jos parametrul este
denumit MaxReIteratii.
void main()
{
int i,j;
Citire();
/*aici se va initializa CelMaiBunCromozom*/
for(j=1;j