СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЯЗЫК ПРОГРАММИРОВАНИЯ КАК НАИБОЛЕЕ ЭФФЕКТИВНОЕ СРЕДСТВО
ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ 

Генералов Константин Александрович, аспирант Пензенского государственного университета.

681.3

Рассмотрена проблема многообразия вариантов представления элементов информации генетических алгоритмов (хромосом и генов) и методов их обработки. Предложен метод преобразования хромосом к унифицированному виду. Также предложено инструментальное средство решения задач на основе
теории генетических алгоритмов – язык генетического программирования. Предложенный язык программирования ориентирован на работу с объектами генетических алгоритмов.

 Скачать статью в формате PDF

1. Батищев, Д. И. Генетические алгоритмы. Решение экстремальных задач / Д. И. Батищев. – Нижний Новгород : Изд-во Нижегород. гос. ун-та им. Н. И. Лобачевского, 1995.
2. Herrera, F. Tackling real-coded genetic algorithms: operators and tools for the behaviour analysis / F. Herrera, M. Lozano, J. L. Verdegay // Artificial Intelligence Review. – 1998. – V. 12. – № 4.
3. Jurgen Branke. Global Selection Methods for SIMD Computers / Jurgen Branke, Haiis Christian Andersen, Hartmut Schmeck // Forschungsbericht Xo. 333, Institute AIFB, University of Karlsruhe, Germany.
4. Robin Allenson. Genetic Algorithms with Gender for Multi-function Optimisation / Robin Allenson // EPC SS92-01. – 1992. – September.
5. Rolf Drechsler. A Genetic algorithm for minimization of fixed polarity reed-muller expression / Rolf Drechsler, Bernd Becker, Nicol Gockel // International Conference on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms. – 1995. – Ales, April. – Р. 392– 395.
6. Joseph Culberson. Genetic Invariance: a new Paradigm for genetic algorithm design / Joseph Culberson // DEPARTMENT OF COMPUTING SCIENCE University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada,Technical Report. – 1992. – TR 92-02.
7. Dorigo, M. Parallel genetic algorithms: Introduction and overview of current research / M. Dorigo and V. Maniezzo // J. Stender / editor, Parallel Genetic Algorithms. – IOS Press, 1993. – Р. 5–42.
8. D'haeseleer, P. Context preserving crossover in genetic programming / P. D'haeseleer // Proceedings of the 1994 IEEE World Congress on Computational Intelligence. – 1994. – V. 2.
9. Гладков, Л. А. Генетические алгоритмы / Л. А. Гладков, В. В Курейчик, В. М. Курейчик ; под ред. В. М. Курейчика. – 2-е изд., испр и доп. – М. : Физмат-лит, 2006. – 320 с.
10. Линьков, В. М. Нумерационные методы в проектировании систем управления данными : монография / В. М. Линьков. – Пенза : Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1994. – 156 с.