Комплексное имитационное моделирование с применением генетических алгоритмов

Генетические алгоритмы в разных формах применяются к решению разных научно-технических задач. Они используются при создании вычислительных структур, в машинном обучении – при проектировании нейронных сетей или в управлении роботами. Они также применяются при моделировании развития в разных предметных областях, включая социальные-экономические системы. Также возможно и эвристико-математическое применение генетических алгоритмов для оптимизации многопараметрических функций. В случаях, когда точный оптимум не нужен, решением может считаться любое значение, лучшее, чем определенная заданная величина. Тогда генетические алгоритмы – хороший метод поиска «приемлемых» значений. Сила генетического алгоритма состоит в его способности манипулировать одновременно многими параметрами, что используется в разных проектах, включая даже проектирование самолетов. Однако формальное применение таких алгоритмов без учета временных характеристик и других особенностей реальных процессов, где их пытаются применить, может не дать ощутимого эффекта либо привести к выбору ошибочного решения. Один из способов привязки соответствующих моделей к динамике управляемых процессов является комплексное имитационное моделирование этих процессов и систем управления с применением генетических алгоритмов.

Книги, подобно оружию, обладают силой, чтобы спасти или разрушить.

— Как—то на рыбалке кончилась наживка, — стал рассказывать рыбак своим товарищам, — и я не знал, что делать. Тут возле ног я заметил небольшую змею, во рту которой торчала лягушка. Я вынул у нее изо рта эту лягушку, разрезал ее на кусочки и стал удить. Но мне стало жалко бедняжку—гадюку, у которой я так безжалостно отобрал еду, и, чтобы компенсировать как—то ее потерю, я достал фляжку и влил в ее рот несколько капель виски. — Прошло какое—то время, и я почувствовал, что кто—то трется о мой башмак. Нагнувшись, я увидел, кого вы думаете? Ту же гадюку, во рту у нее было уже три лягушки.