GENETIK ALGORITM VA UNING BOSQICHLARI (Modern education and development, 2024)
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.