BULETINUL POMPIERILOR Nr. 1/2012 - IGSU

– o mulţime de soluţii posibile → o populaţie (sau generaţie)S3S1S2S5S4– funcţia de performanţă (funcţia-obiectiv din problema de rezolvat) → funcţia deadaptabilitate la mediu a individului– restricţii asupra variabilelor de decizie → (conţinutul sau starea genelor )În funcţie de conţinutul genelor (valorile necunoscutelor), individul (soluţia) are calităţi maibune sau mai puţin bune de adaptare la mediu (funcţia obiectiv) pe care le transmite urmaşilor dingeneraţia viitoare.Spre deosebire de alte metode de optimizare (cum ar fi cele tradiţionale), algoritmii geneticiprezintă avantajul de a lucra cu populaţii de indivizi, evitând astfel riscul de a opri căutarea în zonaunui optim local. Acest lucru nu înseamnă neapărat găsirea certă a optimului global, dar algoritmiigenetici sunt capabili să obţină o multitudine de soluţii în vecinătatea optimului global al problemeide rezolvat.zona sprecare seîndreaptăoptim globaloptim localoptim localFig. 2. Reprezentarea unei funcţii având un maxim global şi mai multe maxime localeFuncţionarea algoritmilor geneticiPrintr-o metodă oarecare, cel mai comod şi frecvent, prin generare aleatoare, se construieşteo populaţie iniţială, fiecare individ având genele aparţinând domeniului posibil de variaţie alnecunoscutelor problemei. În funcţie de valorile necunoscutelor, fiecărui individ îi corespunde ovaloare a funcţiei de performanţă. Populaţia curentă este valorificată printr-un procedeu de selecţie,cei mai buni dintre indivizi fiind trecuţi în baza genetică pentru formarea unei noi generaţii.Indivizilor din baza genetică li se aplică operatori de încrucişare şi mutaţie, dând astfel naştere laindivizi „copii” care formează noua generaţie. Bineînţeles că noua populaţie va fi în medie maibună decât cea veche în raport cu funcţia obiectiv. Se repetă aceste operaţii de evaluare, selecţie şitransformare, pe un număr mare de generaţii şi se obţin astfel populaţii din ce în ce mai218