انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

نجام پروژه الگوریتم ژنتیک ⭐ ارائه خدمات انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب خود را به صدها متخصص حرفه ای متلب پروژه بسپارید و با کیفیت عالی سفارش خود را تحویل بگیرید.

در مواقع فراوانی شاهدیم کاربران در پروژه الگوریتم ژنتیک خود مشکل دارند و به دنبال یک مکان مطمئن برای پروژه خود هستند

متلب پروژه با تخصص بالا و تجربه 7 ساله آمادگی دارد سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک شما را در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بهترین کیفیت تحویل شما بدهد.

آشنایی با الگوریتم ژنتیک 

الگوریتم ژنتیک یا Genetic algorithm نوعی از الگوریتم های بهینه سازی و تکاملی می باشد که امروزه کاربرد فراوانی در حل انواع مسائل پیدا کرده است الگوریتم ژنتیک با استفاده از ساختار ژنتیک بدن انسان شروع به حل یک برنامه میکنند الگوریتم های ژنتیک امروزه کاربردهای فراوانی در حل انواع مسائل مبتنی بر رگرسیون خطی و غیرخطی دارند در یک الگوریتم ژنتیک کورموزم های ورودی نقش ورودی داده را ایفا میکنند و کوروموزم خارجی نقش خروجی را ایفا میکند الگوریتم ژنتیک به جای اینکه به صورت مستقیم با مقادیر داده سروکار داشته باشند از  روش کدبندی برای حل مسائل و پارامترهای آن استفاده میکنند و جمعیتی متشکل از نقاط جستجو در یک فضا ایجاد میکنند الگوریتم ژنتیک همچنین تفاوتی با سایر الگوریتم های تکاملی دارد سایر الگوریتم ها از روش گرادیان برای حل مسائل استفاده میکنند در صورتی که ژنیک از روش فضای بسته برای حل پارامتر استفاده میکند. یک برنامه ابتدا ورودی های آن توسط ژن های مخصوص حل شده و در انتها یک پارامتر به عنوان مولفه خروجی استخراج میشود امروزه از انواع الگوریتم های تکاملی برای بهینه سازی انواع پروژه ها استفاده میشود که به جرات میتوات گفت هیچ کدام از آنها به اندازه الگوریتم ژنتیک کارایی ندارند و این به دلیل حل سریع یک برنامه و رسیدن به جواب نهایی با زنتیک می باشد یکی از ویژگی های اصلی این الگوریتم سرعت بسیار بالای آن در اجرا و رسیدن به جواب نهایی می باشد و همین عامل باعث شده است الگوریتم ژنتیک به عنوان پرکاربردترین الگوریتم حوزه هوش مصنوعی و الگوریتم های تکاملی استفاده شود.

متلب پروژه با بهره گیری از ممتاز ترین اساتید این حوزه تمامی سفارشات مربوط به حوزه الگوریتم ژنتیک شما را بر عهده گرفته و با آموزش کامل و مشاوره رایگان شما را از سایت های دیگر بی نیاز کند.

هزینه انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در متلب پروژه با توجه به وقت و زمانی که میبرد اعلام میشود و به هیچ وجه قیمت اضافی اعلام نمیشود اعلام قیمت مناسب در پروژه از مهم ترین رسالت کاری متلب پروژه می باشد.

اگر نیاز به انجام فوری پروژه الگوریتم ژنتیک دارید و زمان کافی برای انجام پروژه خود ندارید ما مجرب ترین اساتید را در کنار هم جمع کرده ام تا خیال شما را از بابت سفارش راحت کنیم و در زمان کوتاه سفارش شما آماده خواهیم کرد.

ما چه نوع پروژه های الگوریتم ژنتیک رو میتوانیم انجام بدهیم ؟

انجام پروژه کلاسی الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با پایتون

انجام پروژه درسی الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه برنامه ریزی ژنتیک

انجام پروژه Genetic Programming

متلب پروژه ، انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با آموزش در متلب پروژه

ما تمامی نیازهای شما را در حوزه الگوریتم ژنتیک را به صورت کامل درک کرده ایم و عملا پروژه ای نیست که در این حوزه نتوانیم انجام بدهیم یکی از اصلی ترین دلایلی که اکثر افراد متلب پروژه را به عنوان یک سایت مطمئن برای پروژه خود انتخاب می کنند این است که ما همواره بالاترین کیفیت در پروژه الگوریتم ژنتیک را به مشتریان خود ارائه میدهیم.

به متخصص پروژه الگوریتم ژنتیک مراجعه کنید

در سالیان اخیر سایت های بسیار در حوزه الگوریتم ژنتیک در حال فعالیت هستند که اصلا فعالیت مناسبی ندارند ما به شما در متلب پروژه اطمینان خاطر میدهیم معتبرترین سایت الگوریتم ژنتیک را انتخاب کرده اید

الگوریتم ژنتیک (به انگلیسی: Genetic Algorithm)، (با نماد اختصاری GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکامل است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند. این الگوریتم برای اولین بار توسط جان هالندمعرفی شد.

در واقع الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در هوش مصنوعی الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود دارای ورودی‌هایی می‌باشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راه‌حلها تبدیل می‌شود سپس راه حلها بعنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. الگوریتم ژنتیک بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخش‌های آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب می‌شوند.

این الگوریتم‌ها از بخش‌های زیر تشکیل می‌شوند: تابع برازش – نمایش – انتخاب – تغییر (منبع: ویکی پدیا)

کارشناسان گروه 1.2.3 پروژه آمادگی دارند انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک شما را به عهده گرفته و آن را با بهترین کیفیت ، مناسب ترین قیمت و در کوتاه ترین زمان تحویل نمایند.

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک

سایر موارد قابل انجام:

پروژه شبیه سازی با متلب

پروژه های پردازش تصویر

پروژه های هوش مصنوعی

برای مشاهده قسمت مورد نظرتان روی آن قسمت کلیک نمایید تا لیست کشویی باز شود.

پس از ثبت سفارش شما در سیستم یک کد سفارش به آن اختصاص می یابد و یک ایمیل مبنی بر دریافت سفارش برای شما ارسال می شود. دریافت کد سفارش بدین منزله است که سفارش شما به دست ما رسیده و برای کارشناسان گروه ارسال شده است.

برای پیگیری سریع تر سفارش، بایستی ایمیل خود را به صورت روزانه بررسی فرمایید. (پوشه spam فراموش نشود، در موارد نادر ممکن است ایمیل ما به این پوشه رفته باشد.)

کلیه سفارش ها ظرف مدت حداکثر 24 ساعت پاسخ داده میشوند، در صورت عدم دریافت پاسخ می توانید در محیط کاربری وضعیت

شنایی با الگوریتم های ژنتیک (GA : GENETIC ALGORITHM )

نگاه به طبیعت همواره الهام بخش بشر برای حل مسائلی که با آن مواجه می‌شود، بوده است. یکی از روش‌ های حل مسائل بدون اینکه درگیر پیچیدگی ذات مسائل شد، استفاده از الگوریتم ژنتیک است. الگوریتم ژنتیک یکی از الگوریتم‌های پرکاربرد و شناخته شده در عمل بهینه‌سازی است. این الگوریتم بر گرفته از نظریه تکامل داروین می‌باشد، که در آن افراد قوی تر و برازنده تر شانس بیشتری برای تولید و گسترش نسل خود دارند. بر همین اساس آقای جان هنری هلند در سال ۱۹۷۵ میلادی الگوریتمی نوین ارائه داد، که تحت عنوان الگوریتم ژنتیک شناخته شد. گرچه این الگوریتم در ابتدای کار صرفا برای بهینه سازی های باینری بوده است، اما بعدها شکل بهبود یافته آن برای حل مسائل گسترده ای به کار رفت. و هم چنان یکی از الگوریتم‌ های بهینه سازی پرطرفدار بین محققان می‌باشد. الگوریتم ژنتیک با توجه به عملگرهایی که دارد، به خوبی می‌تواند برای مسائل بهینه‌ سازی پیوسته و گسسته به کار رود.

روند اجرای GA که پایه الگوریتم‌ های تکاملی است به صورت شکل ۱ زیر است:

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

شکل ۱: چرخه‌ی الگوریتم‌های تکاملی

اجزای اصلی Genetic algorithm به صورت زیر است

_ بازنمایی محیط

_ تابع ارزیابی

_ جمعیت (مجموعه‌ای از جواب‌ها)

_ فرآیند انتخاب والدین

_ عملگرهای ایجاد تنوع (تولید نسل)

_ فرآیند انتخاب زنده‌ها (انتخاب افراد بهتر جهت ساخت نسل بعد)

_ شرط توقف

سازماندهی ژنتیک

منظور از سازماندهی ژنتیک نحوه ی ارائه راه حل ها /افراد در روش های محاسبات تکاملی می باشد.سازماندهی ژنتیک نحوه ی نمایش ، رفتار و کیفیت فیزیکی هر یک از افراد را مشخص می کند.تفاوت در سازماندهی ژنتیک یکی از معیارهای تمایز بین روش های مختلف محاسبات تکاملی می باشد.

الگوریتم ژنتیک از سازماندهی دودویی خطی استفاده می کند.استاندارترین نوع این سازماندهی استفاده از یک آرایه از بیت ها می باشد.البته می توان از یک آرایه از سایر انواع داده نیز استفاده نمود.یکی از مزایای این نوع سازماندهی مشخص بودن محدوده کروموزوم ها به علت اندازه ثابت آنها می باشد.این امر باعث تسهیل عملیات تلفیق می شود.البته می توان در سازماندهی الگوریتم های زنتیک از ساختارهایی با طول متغیر استفاده نمود که این کار پیاده سازی تلفیق را بسیار پیچیده می سازد.

برخی از روش هایی معمول مورد استفاده در سازماندهی ژنتیک عبارتند از:

آرایه ها دودویی

درخت ژنتیک

درخت تجزیه

درخت دودویی

زبان طبیعی

انواع الگوریتم های ژنتیک

الگوریتم های ژنتیک ترکیبی

الگوریتم های ژنتیک موازی

الگوریتم های ژنتیک هیبرید

الگوریتم های ژنتیک خودسازمان

الگوریتم های ژنتیک خودسازمان یکپارچه شده (Integrated Adaptive GA)

الگوریتم های ژنتیک آشفته

الگوریتم های ژنتیک زایشی (GGA)

الگوریتم های ژنتیک حالت دائمی (SSGA)

مزایا استفاده از الگوریتم ژنتیک

برخی از مزایای GA عبارتند از:

GA به سرعت می تواند یک مجموعه بزرگ از راه حل ها را پویش نماید.همچنین راه حل های بد ف تاثیر منفی ای بر روی راه حل نهایی نداشته وبه آسانی حذف می شوند.

طبیعت الگوریتم ژنتیک به گونه ای است که نیازی به دانستن هیچ قاعده ای در ارتباط با مساله موردنظر ندارد وتنها با قواعد داخلی خودش عمل می کند.بنابراین شانس بیشتری نسبت به روش های بهینه سازی محلی برای یافتن نقطه ی بهینه سراسری خواهد داشت.

در این روش هیچ نیازی به خطی سازی مسئله وجود ندارد.

در این روش نیازی به محاسبه مشتقات جزئی ندارد.

در این روش نمونه های بیشتری از مدل های محتمل تر نسبت به مدل های غیرمحتمل ساخته می شود.

برخی از کاربردهای GA ( Genetic algorithm ) :

_ حل مساله ۸ وزیر

_ انتخاب ویژگی برای طبقه بندی و رگرسیون

_ بهینه‌ سازی توابع مهندسی

_ بهینه سازی مسائل گسترده ریاضی و مهندسی

_ بهینه سازی شبکه‌ های عصبی

_ کاهش ابعاد مجموعه داده ها

_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2013

_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2012

_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2014

_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2015

_ حل مسائل زمانبندی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی

_ مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم ژنتیک

_ پیدا کردن مینیمم تابع اکلی (Ackley)

_ حل مربع جادویی

_ محاسبه ی مینیمم تابع

_ حل مسئله Mazeانجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب و پایتون توسط تیم همیارپروژه

همیارپروژه با داشتن سابقه ای چندساله در انجام انواع پروژه های هوش مصنوعی ، برق و قدرت ، مخابرات و … قادر است انواع پروژه های برنامه نویسی مرتبط با الگوریتم ژنتیک را انجام دهد.همچنین همیارپروژه با داشتن متخصصان و مجریانی حرفه ای مقالات مربوط به الگوریتم ژنتیک را با زبان های متلب و پایتون پیاده سازی نماید.انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک تخصص ماست و میتوانید از طریق منوی بالای صفحه پروژه هایی را که در این حوزه تا کنون انجام داده ایم را مشاهده کنید.جهت سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک با شماره   و یا آیدی تلگرامی @تماس حاصل کنید .همچنین میتوانید از طریق لینک روبرو نیز پروژه خود را سفارش دهید تا در سریع ترین زمان ممکن کارشناسان ما پاسخگوی شما باشند : سفارش پروژه

الگوریتم ژنتیک چیست؟

الگوریتم ژنتیک-(Genetic Algorithm – GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتمهای تکامل است که از تکنیکهای زیست‌شناسی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند.

الگوریتم ژنتیک که به‌عنوان یکی از روشهای تصادفی بهینه یابی شناخته شده, توسط جان هالند در سال ۱۹۶۷ ابداع شده‌است. بعدها این روش با تلاشهای گلدبرگ ۱۹۸۹, مکان خویش را یافته و امروزه نیز بواسطه تواناییهای خویش , جای مناسبی در میان دیگر روشها دارد.

الگوریتمهای ژنتیک معمولاً به عنوان یک شبیه‌ساز کامپیوتر که در آن جمعیت یک نمونهٔ انتزاعی (کروموزومها) از نامزدهای راه‌حل یک مسأله بهینه‌سازی به راه حل بهتری منجر شود، پیاده‌سازی می‌شوند. به طور سنتی راه‌حلها به شکل رشته‌هایی از ۰ و ۱ بودند، اما امروزه به گونه‌های دیگری هم پیاده‌سازی شده‌اند. فرضیه با جمعیتی کاملاً تصادفی منحصر بفرد آغاز می‌شود و در نسلها ادامه می‌یابد. در هر نسل گنجایش تمام جمعیت ارزیابی می‌شود، چندین فرد منحصر در فرایندی تصادفی از نسل جاری انتخاب می‌شوند (بر اساس شایستگیها) و برای شکل دادن نسل جدید، اصلاح می‌شوند (کسر یا دوباره ترکیب می‌شوند) و در تکرار بعدی الگوریتم به نسل جاری تبدیل می‌شود.

نحوه سفارش پروژه الگوریتم فرا ابتکاری:

کارشناسان گروه همیارپروژه با ارائه مشاوره رایگان در انجام پروژه های الگوری

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با آنلاین سپار اوج دانش:

الگوریتم ژنتیک چیست؟

پذیرش سفارش انجام پروژه در هر حوزه ای و انجام آن توسط متخصص مربوطه در آن حوزه

برای سفارش از هر راهی بر روی یکی از دکمه های زیر کلیک کنید

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با آنلاین سپار اوج دانش:

در اوج دانش متخصصین در رابطه با الگوریتم های مختلف گرد هم آمده اند و هر پروژه ای در هر الگوریتمی در نرم افزار های مختلف به خصوص متلب انجام می دهند.

شما می توانید انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در متلب و یا هر نرم افزار دیگری را به اوج دانش بسپارید.

 انجام پروژه الگوریتم ژنتیک 

الگوریتم ژنتیک چیست؟

الگوریتم ژنتیک Genetic Algorithm که مخفف آن GA می باشد یک نوع تکنیک جستجو می باشد.

این الگوریتم با جستجو در علم کامپیوتری هدفش آن است که پاسخ مسئله را چه دقیق و چه به صورت تقریبی به دست بیاورد و برای بهینه سازی و مسائل جستجو بیشتر استفاده می شود. در کل از الگوریتم ژنتیک در بهنیه سازی بیشتر استفاده می شود.

این الگوریتم از نوع خاصی از الگوریتم های تکاملی ات که با استفاده از وراثت و جهش که همان علم های پزشکی و زیست شناسی است عمل می کند.

الگوریتم ژنتیک یک بحث بسیار مورد توجه در علم امروزه است که در بسیاری از بهینه سازی ها از آن استفاده می شود. در کل الگوریتم ژنتیک چهار بخش است: 1.تابع برازش 2.نمایش 3.انتخاب 4.تغییر.

پروژه های انجام شده:

برخی از نمونه پروژه های انجام شده در زمینه ی الگوریتم ژنتیک در متلب و یا نرم افزار دیگر:

الگوریتم ژنتیک در پایتون

الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی

الگوریتم ژنتیک چند هدفه

 الگوریتم ژنتیک

الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی سیستم های غیر خطی

پیاده سازی الگوریتم ژنتیک

کد الگوریتم ژنتیک در متلب

پروژه سودوکو با الگوریتم ژنتیک در متلب

پروژه الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوع

تحلیل آماری SPSS با پروژه الگوریتم ژنتیک

پروژه الگوریتم ژنتیک 8 وزیر

پروژه الگوریتم ژنتیک در R

الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی سیستم های خطی

انجام پروژه متلب MATLAB با الگوریتم ژنتیک در زمینه های مختلف

و هرگونه پروژه ی جدیدی که در زمینه ی الگوریتم ژنتیک دارید نیز پذیرفته می شو

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک توسط کادری از متخصصان ممتاز در رابطه با الگوریتم های مختلف، که گرد هم آمده اند و توانایی انجام پروژه های الگوریتمی در نرم افزار های مختلف به خصوص متلب را دارا می باشند .

شما می توانید انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک در متلب و یا  نرم افزارهای دیگر را با خیالی آسوده از کیفیت بالا و هزینه مناسب به پروژه سرا بسپارید.

روش های ثبت سفارش انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک به پروژه سرا:

ثبت سفارش با تلگرام

ثبت سفارش با واتساپ

ثبت سفارش با سروش

ثبت سفارش با فرم سایت

تعریف الگوریتم ژنتیک

الگوریتم‌های ژنتیک (به انگلیسی: Genetic algorithm) تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی مدل، ریاضی و مسائل جستجو است.

الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکاملی است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیست‌شناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند.

در مدل‌سازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند.الگوریتم ژنتیک یک روش مبتنی بر انتخاب طبیعی برای حل مسائل بهینه‌سازی مقید و نامقید  می‌باشد. انتخاب طبیعی فرایندی است که ناشی از جهش بیولوژیکی است.

الگوریتم ژنتیک دائما در حال اصلاح جمعیتی از راه حل هاست. در هر گام الگوریتم ژنتیک به طور تصادفی یک زوج از جمعیت کنونی را به عنوان والدین نسل بعدی انتخاب می‌کند و از آن‌ها برای تولید فرزندان نسل بعد استفاده می‌کند. در طی نسل‌های متمادی جمعیت به سمت یک راه حل بهینه جهش پیدا می‌کند.

می‌توان از الگوریتم ژنتیک برای حل بسیاری از مسائل بهینه سازی که قابل حل توسط الگوریتم‌های بهینه‌سازی استاندارد نیستند استفاده نمود. از الگوریتم ژنتیک می توان برای حل مسائلی که تابع هدف بصورت ناپیوسته، مشتق ناپذیر و تصادفی و غیرخطی است استفاده نمود.

★★★★★5/5

پروژه های انجام شده الگوریتم ژنتیک توسط پروژه سرا

تعدادی از پروژه های انجام شده در زمینه ی الگوریتم ژنتیک

الگوریتم ژنتیک در پایتون

الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی

الگوریتم ژنتیک چند هدفه

مقاله ی الگوریتم ژنتیک

الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی سیستم های غیر خطی

پیاده سازی الگوریتم ژنتیک

کد الگوریتم ژنتیک در متلب

پروژه سودوکو با الگوریتم ژنتیک در متلب

پروژه الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی

تحلیل آماری SPSS با پروژه الگوریتم ژنتیک

پروژه الگوریتم ژنتیک 8 وزیر

پروژه الگوریتم ژنتیک در R

الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی سیستم های خطی

انجام پروژه متلب MATLAB با الگوریتم ژنتیک در زمینه های مختلف

و انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک درخواستی شما متقاضیان گرامی نیز پذیرفته می شود.

شنایی با الگوریتم های ژنتیک (GA : GENETIC ALGORITHM )

نگاه به طبیعت همواره الهام بخش بشر برای حل مسائلی که با آن مواجه می‌شود، بوده است. یکی از روش‌ های حل مسائل بدون اینکه درگیر پیچیدگی ذات مسائل شد، استفاده از الگوریتم ژنتیک است. الگوریتم ژنتیک یکی از الگوریتم‌های پرکاربرد و شناخته شده در عمل بهینه‌سازی است. این الگوریتم بر گرفته از نظریه تکامل داروین می‌باشد، که در آن افراد قوی تر و برازنده تر شانس بیشتری برای تولید و گسترش نسل خود دارند. بر همین اساس آقای جان هنری هلند در سال ۱۹۷۵ میلادی الگوریتمی نوین ارائه داد، که تحت عنوان الگوریتم ژنتیک شناخته شد. گرچه این الگوریتم در ابتدای کار صرفا برای بهینه سازی های باینری بوده است، اما بعدها شکل بهبود یافته آن برای حل مسائل گسترده ای به کار رفت. و هم چنان یکی از الگوریتم‌ های بهینه سازی پرطرفدار بین محققان می‌باشد. الگوریتم ژنتیک با توجه به عملگرهایی که دارد، به خوبی می‌تواند برای مسائل بهینه‌ سازی پیوسته و گسسته به کار رود.

روند اجرای GA که پایه الگوریتم‌ های تکاملی است به صورت شکل ۱ زیر است:

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

شکل ۱: چرخه‌ی الگوریتم‌های تکاملی

اجزای اصلی Genetic algorithm به صورت زیر است

_ بازنمایی محیط

_ تابع ارزیابی

_ جمعیت (مجموعه‌ای از جواب‌ها)

_ فرآیند انتخاب والدین

_ عملگرهای ایجاد تنوع (تولید نسل)

_ فرآیند انتخاب زنده‌ها (انتخاب افراد بهتر جهت ساخت نسل بعد)

_ شرط توقف

سازماندهی ژنتیک

منظور از سازماندهی ژنتیک نحوه ی ارائه راه حل ها /افراد در روش های محاسبات تکاملی می باشد.سازماندهی ژنتیک نحوه ی نمایش ، رفتار و کیفیت فیزیکی هر یک از افراد را مشخص می کند.تفاوت در سازماندهی ژنتیک یکی از معیارهای تمایز بین روش های مختلف محاسبات تکاملی می باشد.

الگوریتم ژنتیک از سازماندهی دودویی خطی استفاده می کند.استاندارترین نوع این سازماندهی استفاده از یک آرایه از بیت ها می باشد.البته می توان از یک آرایه از سایر انواع داده نیز استفاده نمود.یکی از مزایای این نوع سازماندهی مشخص بودن محدوده کروموزوم ها به علت اندازه ثابت آنها می باشد.این امر باعث تسهیل عملیات تلفیق می شود.البته می توان در سازماندهی الگوریتم های زنتیک از ساختارهایی با طول متغیر استفاده نمود که این کار پیاده سازی تلفیق را بسیار پیچیده می سازد.

برخی از روش هایی معمول مورد استفاده در سازماندهی ژنتیک عبارتند از:

آرایه ها دودویی

درخت ژنتیک

درخت تجزیه

درخت دودویی

زبان طبیعی

انواع الگوریتم های ژنتیک

الگوریتم های ژنتیک ترکیبی

الگوریتم های ژنتیک موازی

الگوریتم های ژنتیک هیبرید

الگوریتم های ژنتیک خودسازمان

الگوریتم های ژنتیک خودسازمان یکپارچه شده (Integrated Adaptive GA)

الگوریتم های ژنتیک آشفته

الگوریتم های ژنتیک زایشی (GGA)

الگوریتم های ژنتیک حالت دائمی (SSGA)

مزایا استفاده از الگوریتم ژنتیک

برخی از مزایای GA عبارتند از:

GA به سرعت می تواند یک مجموعه بزرگ از راه حل ها را پویش نماید.همچنین راه حل های بد ف تاثیر منفی ای بر روی راه حل نهایی نداشته وبه آسانی حذف می شوند.

طبیعت الگوریتم ژنتیک به گونه ای است که نیازی به دانستن هیچ قاعده ای در ارتباط با مساله موردنظر ندارد وتنها با قواعد داخلی خودش عمل می کند.بنابراین شانس بیشتری نسبت به روش های بهینه سازی محلی برای یافتن نقطه ی بهینه سراسری خواهد داشت.

در این روش هیچ نیازی به خطی سازی مسئله وجود ندارد.

در این روش نیازی به محاسبه مشتقات جزئی ندارد.

در این روش نمونه های بیشتری از مدل های محتمل تر نسبت به مدل های غیرمحتمل ساخته می شود.

برخی از کاربردهای GA ( Genetic algorithm ) :

_ حل مساله ۸ وزیر

_ انتخاب ویژگی برای طبقه بندی و رگرسیون

_ بهینه‌ سازی توابع مهندسی

_ بهینه سازی مسائل گسترده ریاضی و مهندسی

_ بهینه سازی شبکه‌ های عصبی

_ کاهش ابعاد مجموعه داده ها

_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2013

_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2012

_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2014

_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2015

_ حل مسائل زمانبندی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی

_ مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم ژنتیک

_ پیدا کردن مینیمم تابع اکلی (Ackley)

_ ح09367292276