Генетические алгоритмы и теория Дарвина: к проблеме применения

Authors

  • Наталья Генриховна Графеева Санкт-Петербургский государственнй университет Автор
  • Людмила Ивановна Григорьева Санкт-Петербургский государственнй университет Автор
  • Наталия Леонидовна Калинина-Шувалова Санкт-Петербургский государственнй университет Автор

Keywords:

экономика, конкуренция, генетический алгоритм, теория естественного отбора, фитнес-функция, разложение Лагранжа, числа Армстронга, диофантовы уравнения

Abstract

Конкуренция - один из движущих механизмов развития. Этот механизм поистине всеохватен. Конкуренция работает в экономике и позволяет создавать все более совершенные технологии и новые товары. Но экономика - только частный случай того, как в результате отбора полу- чается наилучший результат. Генетические алгоритмы, в основе которых лежит конкурентная борьба особей, являются одними из интереснейших подходов к поиску решений для самых разнообразных задач. Статья по- священа соотнесению особенностей генетических алгоритмов и основ- ных положений теории естественного отбора. В качестве примеров, кото- рые решаются с помощью генетических алгоритмов, выбраны известные алгебраические задачи: нахождение положительных корней Диофантовых уравнений, представление Лагранжа для натуральных чисел, поиск чисел Армстронга.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Егоров К.В., Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Применение генетического программирования для построения автоматов управления системами со сложным поведением на основе обучающих примеров и спецификации.//Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, № 5 (69), 2010, с. 81-86.

Царев Ф.Н. Метод построения управляющих конечных автоматов на основе тестовых примеров с помощью генетического программирования.//Инфрмационно-управляющие системы, 2010, № 5.

Blickle T., Thiele L. A Comparison of Selection Schemes used in Genetic Algorithm. 1995, 2 Edition.

Darwin C.R. On the origin of species by means of natural selection, or the preservation of favoured races in the struggle for life. John Murray, London, 1859.

Fogel L.J., Owens A.J., Walsh M.J. Artifi cial Intelligence through Simulated Evolution. JohnWiley, NY, 1966.

George F. Luger. Artifi cial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Addison Wesley, 2004.

Grafeeva N., Grigorieva L., Kalinina-Shuvalova N. Genetic algorithms and genetic programming, International Journal of Advanced Computer Science, Vol. 3, No. 9, September, 2013.

Grafeeva N., Grigorieva L., Khristoforov V. Overview of classes of problems, effectively solved by the genetic programming.//European Applied Sciences, 2013, № 4.

Holland J. H. Adaptation in natural and artifi cial systems. University of Michigan Press, Ann Arbor, 1975.

Koza J. R. Genetic programming. On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. MA.:The MIT Press. 1998.

Mitchell M. An Introduction to Genetic Algorithms. The MIT Press, MA. 1996.

Downloads

Published

2014-12-15

Issue

No. 16 (2014)

Section

Articles

How to Cite

Графеева Н.Г., Григорьева Л.И., Калинина-Шувалова Н.Л. Генетические алгоритмы и теория Дарвина: к проблеме применения // Eurasian Integration. 2014. no. 16. P. 145–150.

Коды статьи

  • EDN TOMKRH
  • Тип статьи (РИНЦ) Научная статья (Научная статья)