Metoda turniejowa

1. Losowana jest pewna populacja początkowa.
 2. Populacja poddawana jest ocenie (selekcja). Najlepiej
przystosowane osobniki biorą udział w procesie reprodukcji.
 3. Genotypy wybranych osobników poddawane są operatorom
ewolucyjnym:
› 1. są ze sobą kojarzone poprzez złączanie genotypów rodziców
(krzyżowanie),
› 2. przeprowadzana jest mutacja, czyli wprowadzenie drobnych
losowych zmian.
 4. Rodzi się drugie (kolejne) pokolenie. Aby utrzymać stałą liczbę
osobników
w populacji te najlepsze (według funkcji oceniającej
fenotyp) są powielane,
a najsłabsze usuwane. Jeżeli nie
znaleziono dostatecznie dobrego rozwiązania, algorytm powraca
do kroku drugiego. W przeciwnym wypadku wybieramy najlepszego
osobnika z populacji - jego genotyp to uzyskany wynik.

Kodowanie jest bardzo istotnym etapem projektowania algorytmu.
Sposób zakodowania w chromosomie informacji o proponowanym
rozwiązaniu wydatnie wpływa na szybkość i jakość znajdowanych
wyników.
 Rodzaje kodowania:
› Wektorem genów z których każdy z nich może być jedną lub
wielobitową liczbą rzeczywistą
› Za pomocą drzewiastych struktur danych

Metoda koła ruletki
Polega na zasymulowaniu odpowiednio wykalibrowanej tarczy
obrotowej ruletki. Każdy chromosom ma swój odpowiednik na
ruletce. Proces polega na n-krotnym obrocie kołem i wyborze za
każdym razem jednego osobnika. Niektóre będą wybierane
częściej, a inne rzadziej.
 Metoda rankingowa
Polega na obliczeniu dla każdego osobnika funkcji oceny i
ustawieniu go w szeregu najlepszy-najgorszy. Pierwsi na liście
dostają prawo do rozmnażania, a reszta jest usuwana z
populacji.
 Metoda turniejowa
Grupa turniejowa jest k-elementowa, zwykle 2-3 osobowa.
Wybierany jest najlepszy osobnik na podstawie funkcji
przystosowania i wstawiany jest do nowej populacji. Powtarzamy
czynność tyle razy ile jest osobników w całej populacji.



Krzyżowanie polega na połączeniu niektórych
(wybierane losowo) genotypów w jeden. Kojarzenie ma
sprawić, że potomek dwóch osobników rodzicielskich
ma zespół cech, który jest kombinacją ich cech (może
się zdarzyć, że tych najlepszych).
Rodzaje krzyżowania:
› Jednopunktowe
› Dwupunktowe
› Wielopunktowe
› Równomierne

Mutacja wprowadza do genotypu losowe zmiany. Jej zadaniem jest
wprowadzanie różnorodności w populacji, czyli zapobieganie
(przynajmniej częściowe) przedwczesnej zbieżności algorytmu.
Mutacja zachodzi z pewnym przyjętym prawdopodobieństwem zazwyczaj rzędu 1%. Jest ono niskie, ponieważ zbyt silna mutacja
przynosi efekt odwrotny do zamierzonego: zamiast subtelnie
różnicować dobre rozwiązania - niszczy je. Stąd w procesie ewolucji
mutacja ma znaczenie drugorzędne, szczególnie w przypadku
długich chromosomów.




Harmonogramowanie zadań i planowanie procesów
przemysłowych. Problem harmonogramowania, gdzie należy
przydzielić zasoby do kolekcji zadań.
Przemysł chemiczny. Optymalizacja w zakładach
chemicznych polega na modyfikacji struktury parametrów
operacyjnych tak aby znaleźć globalne optimum w celu
wykonania pewnego zadania chemicznego.
Medycyna – radiolog planując serię naświetlań poszukuje
najlepszego sposobu leczenia w przestrzeni wszystkich
możliwych sposobów.
Algorytmy ewolucyjne są obecnie z powodzeniem
wykorzystywane w rozwiązywaniu wielu rzeczywistych
problemów w różnych dziedzinach.