Методы построения конечных автоматов на основе ...

42пространства поиска. Вначале случайным образом генерируется некотороечисло решений (особей, в терминологии генетических алгоритмов),образующих начальное поколение. Далее, особи этой популяциискрещиваются и мутируют, формируя новое поколение. Скрещивание(кроссовер, рекомбинация) – фундаментальная операция в генетическихалгоритмах, позволяющая обмен генетическим материалом междуособями. Мутация – не менее важная составляющая, она позволяетполучать новый генетический материал, а также предотвращать алгоритмот «застревания» в области локального оптимума.Процесс работы генетического алгоритма состоит в генерациипоколений особей до тех пор, пока не будет выполнено некоторое условиеостанова (например, достигнуто целевое значение функцииприспособленности или сгенерировано заданное число поколений). Нарис. 11 приведена общая схема работы генетического алгоритма.В классическом генетическом алгоритме особь кодируется строкойнад небольшим алфавитом (как правило, это битовая строка), по аналогиис хромосомой, кодирующей наследственную информацию в живыхорганизмах. По этой причине особь генетического алгоритма нередкотакже называют хромосомой. Для битовых строк известно несколькостандартных операций скрещивания и мутации, что, однако, неограничивает возможные варианты выбора этих операций [20].Генетическое программирование (genetic programming),предложенное Дж. Козой в 1992 г. [84], предполагает применениегенетических алгоритмов для автоматизированного построения программ.Основным отличием генетического программирования оттрадиционных генетических алгоритмов является способ представленияособей в виде деревьев разбора программ.