خوارزمية البحث التطوري هي طريقة تحسين تعتمد على آلية التطور الطبيعي. تحاكي هذه الخوارزمية عملية تطور الأفراد داخل مجموعة سكانية عبر الأجيال لإيجاد أفضل حل لمشكلة ما.
كيف تعمل
- تهيئة السكان: إنشاء مجموعة أولية من الأفراد الذين تم تكوينهم عشوائيًا.
- التقييم: تقييم جودة كل فرد في المجتمع بناءً على الوظيفة الموضوعية أو معايير التقييم.
- الاختيار: حدد مجموعة فرعية من أفضل الأفراد من المجتمع الحالي بناءً على الاحتمالات أو معايير الاختيار.
- التطور: قم بإنشاء جيل جديد من خلال تطبيق عمليات التقاطع والطفرة على الأفراد المختارين.
- التكرار: كرر الخطوات من 2 إلى 4 على مدار عدة أجيال حتى يتم الوصول إلى حل مرض أو الوصول إلى عدد محدد مسبقًا من التكرارات.
مثال: تحسين Fibonacci الوظيفة باستخدام البحث التطوري
ضع في اعتبارك مشكلة التحسين للدالة Fibonacci F(x) = F(x-1) + F(x-2) مع F(0) = 0 ، F(1) = 1. نريد إيجاد قيمة x من أجلها تم تكبير F(x). يمكن أن تولد طريقة البحث التطوري مجموعة من قيم x العشوائية ، وتطورها عبر الأجيال للعثور على قيمة x المثلى.
مثال رمز في C ++
في هذا المثال ، نستخدم طريقة البحث التطوري لتحسين الوظيفة Fibonacci. نحن نولد مجموعة من قيم x العشوائية ، ونطورها عبر الأجيال من خلال اختيار أفضل الأفراد وتطبيق عمليات التبادل والطفرات.