У статті розглядається поняття генетичних алгоритмів. Подаються практичні підходи та різновиди генетичних алгоритмів. Проведено дослідження наукових робіт вітчизняних та зарубіжних дослідників. Наведено методи та приклади розв’язку задач дейтамайнінгу (data mining) для генетичних алгоритмів. Наводиться тезаурус основних складових моделей генетичних алгоритмів. Наводиться паралель між біологічними системами та системами направленими на вирішення технічних завдань. Проведено огляд та аналіз підходів до моделювання інформаційних процесів із використання генетичних алгоритмів. Проаналізовано базовий принцип моделювання інформаційних процесів на підставі еволюційного підходу. Виділяються моделі еволюційного процесу інформаційної системи. У статті висвітлено питання практичного застосування інструментарію генетичних алгоритмів для класичних задач оптимізації. Окреслено проблеми, що виникли з популяризацією інструментарію генетичних алгоритмів. Проаналізовано декілька завдань виду функціональної оптимізації, описаних математичними засобами.
- D. Whitley, An Overview of Evolutionary Algorithms: Practical Issues and Common Pitfalls, Journal of Information and Software Technology, vol. 43, no. 14, pp. 817-831, 2001.
- D. Whitley, Genetic Algorithm Tutorial, Statistics and Computing, vol. 4, no. 2, pp. 65-85, 1994.
- D.E. Goldberg and K. Sastry, A Practical Schema Theorem for Genetic Algorithm Design and Tuning, in Proc. 2001 Genetic and Evolutionary Computation Conference, pp. 328-335, 2001.
- J. Holland, Adaptation in natural and artificial systems. An introductory analysis with application to biology, control, and artificial intelligence. London, UK: Bradford book edition, 1994.
- K. Deb and S. Agrawal, Understanding Interactions Among Genetic Algorithm Parameters, 1998.
- K.A. De Jong and W.M. Spears, A formal analysis of the role of multi-point crossover in genetic algorithms, Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, no. 5(1), pp. 135-142, 1992.
- K.A. De Jong and W.M. Spears, An Analysis of the Interacting Roles of Population Size and Crossover, in Proc. International Workshop «Parallel Problems Solving from Nature» (PPSN’90), pp. 458-470, 1990.
- M. Mitchell, An Introduction to Genetic Algorithms. Cambridge, MA, USA: The MIT Press, 1996.
- R. Biesbroek, Genetic Algorithm Tutorial. 4.1 Mathematical foundations. 1999.
- J.R.Koza, Genetic programming: on the programming of computers by means of natural selection, London, UK: A Bradford book, The MIT Press, 1992.
- S. Rana, Examining the Role of Local Optima and Schema Processing in Genetic Search. PhD thesis, Fort Collons, CO, USA: Colorado State University, 1998.