Буду признателен за конструктивную критику, т.к. не хотелось бы допускать одинаковые ошибки (стилистические или фактические, если таковые имеются) при написании следующих топиков по ген. алгоритмам.
Приношу извинения за обломанную ностальгию.
Я в конце статьи написал про вероятное дальнейшее поле деятельности: статьи с конкретными примерами различного уровня сложности и «вкусности». Планирую начать как раз с простейших примеров оптимизации несложных функций, вполне возможно там вы найдете что то похожее на лабы из универа.
Это не курсовая и не диплом, если вы об этом. )
Если честно, то это написанное мною пособие для обучения студентов 3 курса по одной из дисциплин (я сам студент, пока ещё, но взялся с этим помочь).
Переработал и отдал на суд общественности, надеюсь ничего запретного в этих действиях нету.
Спасибо. )
По поводу отбора Stochastic uniform: выбирается некоторый масштаб, в нем откладываются отрезки, соответствующие кандидатам в родительские особи (размер отрезка зависит от выбранного масштаба и вероятности выпадения каждой из особи). После все отрезки укладываются в одну линию. Наконец выбираем размер отрезка-шага (на сколько мы будем продвигаться вдоль линии за 1 шаг) и делаем нужное количество шагов вдоль нее. При попадании «шага» на тот или иной отрезок, соответствующий ему родитель считается выбранным. Набираем нужное количество родителей и вуаля.
Да, отличий немного, я с вами согласен. В рулетке фактор случайности выбора несколько более значимую роль играет, а геометрически мне кажется не принципиально отлично: линия или круговая система.
Подобного плана частенько встречаются, различий как по мне так немного. Например между рулеткой и Stochastic uniform. При решении простых задач вообще особой разницы не замечаю, возможно проявится на более сложных и интересных задачах.
Спасибо Вам за интерес.
Давно хотел попробовать опубликоваться на Хабре, чет руки не доходили просто. Ну может для следующего курсача или диплома Вам понадобится)
Генетические алгоритмы в MATLAB