EVOLUTSION DASTURLASH.GENETIK ALGORITM

Abstract

Ushbu tezis evolutsion dasturlash va genetik algoritmlar mavzusiga bag‘ishlangan bo’lib, biologik evolutsiya tamoyillari asosida optimallashtirish masalalarini yechish usullari ko’rib chiqiladi. Evolutsion dasturlash va genetik algoritmlar tabiiy tanlanish, mutatsiya va krossover kabi jarayonlarni simulyatsiya qilish orqali murakkab tizimlar uchun samarali echimlarni yaratadi. Maqolada ularning ishlash mexanizmi, asosiy bosqichlari, afzalliklari va qo’llanilish sohalari batafsil tahlil qilingan. Ushbu algoritmlar muhandislik, bioinformatika va iqtisodiyot sohalarida keng qo’llanilib, zamonaviy optimallashtirishning ajralmas qismi hisoblanadi.

AnnotationThis thesis is dedicated to the topic of evolutionary programming and genetic algorithms, which leverage biological evolution principles to solve optimization problems. Evolutionary algorithms and genetic algorithms simulate processes such as natural selection, mutation, and crossover to generate efficient solutions for complex systems. The article provides a detailed analysis of their working mechanisms, key stages, advantages, and application areas. These algorithms are widely used in fields like engineering, bioinformatics, and economics, and they represent an integral part of modern optimization techniques.

Данная статья посвящена теме эволюционного программирования и генетических алгоритмов, которые используют принципы биологической эволюции для решения задач оптимизации. Эволюционные алгоритмы и генетические алгоритмы симулируют процессы естественного отбора, мутации и кроссовера, чтобы создавать эффективные решения для сложных систем. В статье подробно рассматриваются их механизмы работы, основные этапы, преимущества и области применения. Эти алгоритмы широко используются в таких сферах, как инженерия, биоинформатика и экономика, и являются неотъемлемой частью современных методов оптимизации.