GENETIK ALGORITM VA UNING BOSQICHLARI
Keywords:
Генетический алгоритм, Эволюционные вычисления, Отбор, Популяция, Хромосома, Ген, Функция приспособленности, Процесс селекции, Кроссовер (скрещивание), Мутация, Создание нового поколения, Оптимизация, Сходимость алгоритма, Адаптивность., Genetic algorithm, Evolutionary computation, Selection, Population, Chromosome, Selection process, Crossover, Mutation, Generation of offspring, Optimization, Algorithm convergence, Adaptability., Genetik algoritm, Evolyutsion hisoblash, Tartibga solish, Populyatsiya, Xromosoma, Gen, Fitness funksiyasi, Seleksiya, Krossingover (crossover), Mutatsiya, Yangi avlod yaratish, Optimallashtirish, Algoritmning konvergensiyasi, Moslashuvchanlik.Abstract
Genetik algoritmlar murakkab muammolarni hal qilishda evolyutsion tamoyillarga asoslangan algoritmlar bo'lib, ular tabiiy tanlanish, krossingover va mutatsiya jarayonlarini taqlid qiladi. Ushbu maqolada genetik algoritmning asosiy g'oyalari va ishlash bosqichlari ko'rib chiqiladi. Algoritmning ishlash jarayoni boshlang'ich populyatsiyani yaratishdan boshlanib, fitnes-funksiyani hisoblash, individlarni tanlash, krossingover va mutatsiya amallarini bajarish orqali yangi avlodlarni yaratish bilan davom etadi. Bu jarayon kerakli yechim topilgunga qadar takrorlanadi. Genetik algoritmlar global optimal yechimlarni izlashda samarali bo'lib, muammolarni xilma-xil sohalarda, jumladan optimallashtirish, mashinaviy o'rganish va texnologik jarayonlarda qo'llaniladi. Genetic algorithms (GAs) are algorithms based on evolutionary principles that are used to solve complex problems by mimicking natural processes such as selection, crossover, and mutation. This article explores the main concepts and stages of genetic algorithms. The workflow of GAs begins with the creation of an initial population, followed by the evaluation of individuals using a fitness function, selection of the best individuals, crossover to create new offspring, and mutation to introduce diversity. This iterative process continues until an optimal solution is found. Genetic algorithms are effective in searching for global optimal solutions and are applied in various fields, including optimization, machine learning, and industrial processes.
Генетические алгоритмы (ГА) — это алгоритмы, основанные на эволюционных принципах, которые используются для решения сложных задач путем имитации естественных процессов, таких как отбор, кроссовер и мутация. В данной статье рассматриваются основные концепции и этапы работы генетических алгоритмов. Работа ГА начинается с создания начальной популяции, затем проводится оценка особей с использованием функции приспособленности, отбор лучших особей, кроссовер для создания нового потомства и мутация для введения разнообразия. Этот итерационный процесс продолжается до тех пор, пока не будет найдено оптимальное решение. Генетические алгоритмы эффективны в поиске глобальных оптимальных решений и применяются в различных областях, включая оптимизацию, машинное обучение и промышленные процессы.
References
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
Онаркулов, М. К. (2024). ИНТЕГРАЦИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В РАСПОЗНАВАНИИ РЕЧИ И РАЗРАБОТКА НОВЫХ МЕТОДОВ. ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ, 47(7), 193-197.
Онаркулов, М. К., угли Юсупов, М. А., & угли Умиржонов, Л. А. (2023). ПРИМИНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В РАСПОЗНАВАНИИ РЕЧИ. Educational Research in Universal Sciences, 2(3), 1206-1210.
Umarjon o‘g, Y. Y. L. (2024). PROBLEMS AND MODERN TRENDS IN COMPUTING ENGINEERING. Multidisciplinary and Multidimensional Journal, 3(6), 17-21.
Onarkulov, M., & Nabijonov, A. (2024). DB2: KATTA HAJMDAGI MA’LUMOTLARNI SAMARALI BOSHQARISH. Инновационные исследования в науке, 3(5), 99-104.
Onarkulov, M., & G'oyibova, G. (2024). SQL SERVER ILOVASIDA UNIVERSAL MODELNI QO'LLASH VA KONVERTATSIYA ETISHNING SAMARALI YO'LLARI. Академические исследования в современной науке, 3(18), 147-152.
Karimberdiyevich, M. O. (2024). RBF TURLARINING O ‘QITISH ALGORITMI VA XOR MASALASI. worldly knowledge conferens, 8(1), 176-180.
Karimberdiyevich, M. O. (2024). GAUSS FUNKSIYASI. worldly knowledge conferens, 8(1), 239-244.
Karimberdiyevich, O. M. (2024). SQL TILIDA PROTSEDURA VA FUNKSIYALARDAN FOYDALANISHNING AHAMIYATI. worldly knowledge conferens, 8(1), 145-148.
Karimberdiyevich, O. M. (2024). BIR QATLAMLI NEYRON TO’RLARI VA ULARNI YARATISH USULLARI. IQRO INDEXING, 9(2), 104-108.
Onarkulov, M., & Omonaliyeva, E. (2024). QARORLAR DARAXTI VA UNI KIRITISH ALGORITIMI. Science and innovation in the education system, 3(6), 66-73.
Onarkulov, M., & Isaqova, S. (2024). NEYROCHIPLAR, MAXSUS MATRITSALI KUCHAYTIRGICHLAR VA NEYROEMULYATORLAR. Science and innovation in the education system, 3(6), 52-58.
Karimberdiyevich, M. O. (2024). EKSPERT TIZIMLARI YARATISH VA ULARNING MUAMMOLARI. ILM-FAN YANGILIKLARI KONFERENSIYASI, 2(1), 123-126.
Onarkulov, M., & Meliboyeva, A. (2024). HEMMING NEYRON TOʻRLAR VA ULARNING ARXITEKTURASI. Current approaches and new research in modern sciences, 3(4), 177-181.
Onarkulov, M., & Satinova, G. (2024). NEYRON TO ‘RLARIDA FAOLLASHTIRISH FUNKSIYALARI. Theoretical aspects in the formation of pedagogical sciences, 3(8), 26-30.
Karimberdiyevich, O. M., & Mahamadamin o’g’li, Y. A. (2023). BASHORATLI TAHLILLAR UCHUN MASHINALI O’QITISH ALGORITMLARI. QIYOSIY QARASHLAR. Journal of Integrated Education and Research, 2(1), 130-134.
