BULETINUL POMPIERILOR Nr. 1/2012 - IGSU

drumul cel mai scurt dintre o sursă de hrană şi muşuroi, comunicând indirect prin intermediulferomonului depus în timpul deplasărilor (o secreţie a cărei intensitate devine tot mai puternică, pemăsură ce o anumită rută este parcursă mai frecvent). Algoritmul stupului de albine reproducecomportamentul membrilor unui stup (regină, trântori, albine lucrătoare) legat de înmulţire,incluzând zborurile maritale ale reginei, cuplarea aleatoare cu trântorii, dispariţia ulterioară aacestora, depunerea ouălelor şi apariţia noilor insecte, hrănirea preferenţială a unora dintre acestea,care vor deveni noi regine, unele mai performante decât cea actuală (analogia cu noi soluţii maibune pentru problema de optimizare considerată). În algoritmul roiului de particule se modeleazăschimbul de informaţii şi de poziţii între membrii lui, schimburi menite să permită prelungireadistanţelor de zbor (stoluri de păsări), identificarea zonelor bogate în hrană (bancuri de peşti),evitarea cu succes a prădătorilor (turmele de animale) etc.Algoritmul de călire simulată se bazează pe analogia cu un proces termodinamic şi anumemodul în care se călesc metalele prin răcire controlată. Această răcire lentă face ca atomii să seorganizeze într-o structură cristalină ordonată, care conferă rezistenţă mecanică maximămaterialului. Starea finală (rezistenţa maximă) corespunde optimului funcţiei de performanţă dinproblema de rezolvat, iar poziţiile atomilor din structura cristalină ordonată corespund valorilornecunoscutelor din problemă pentru care se realizează optimul.Pe acelaşi palier cu algoritmii genetici, în cadrul algoritmilor evoluţionişti se plaseazăprogramarea evoluţionistă, strategiile evoluţioniste şi programarea genetică, diferenţiate în principalprin: natura schemelor de reprezentare, operatorii de reproducere şi metodele de selectie, dar şi prinnatura problemelor pe care le rezolvă.În general, se consideră că aparţin algoritmilor genetici acei algoritmi la care problema derezolvat se modifică astfel încât valorile necunoscutelor sunt reprezentate prin şiruri concatenate de0 şi 1 – aşa cum au fost imaginaţi primii algoritmi genetici.Dacă forma iniţială a problemei nu se alterează, ci se adaptează la ea reprezentarea valorilornecunoscutelor (de exemplu – în numere reale) şi operatorii genetici utilizaţi, atunci se vorbeştedespre programare evoluţionistă.Deşi în capitolele următoare din lucrare s-a apelat la programarea evoluţionistă, s-a preferatsă se păstreze sintagma de abordare prin algoritmi genetici.GeneralităţiA.G. aparţin tehnicilor de inteligenţă artificială inspirate de procese aparent simple dinnatură pentru a rezolva probleme complicate de natură matematică, tehnică, economică,managerială etc. Ei se bazează pe principiile geneticii şi ale selecţiei naturale, enunţate de Darwin(supravieţuieşte cel mai bine adaptat). Mecanismul este similar procesului biologic al evoluţiei încadrul unei specii vii. Acest proces posedă o trăsătură prin care doar indivizii care se adaptează maibine la mediu sunt capabili să supravieţuiască şi să evolueze peste generaţii, în timp ce aceia maipuţin adaptaţi nu reuşesc să supravieţuiască şi cu timpul dispar, ca urmare a selecţiei naturale.Analogia între problema fizică şi termenii de genetică este următoarea:– o soluţie posibilă → individ (sau cromozom)S1=x1x2x3x4x5x6– necunoscutele (sau variabilele de decizie) → genele unui cromozomx1x2x3x4x5x6gena217