مقدمه
این مستند محتویات کتابخانه الگوریتم ژنتیک را رمز بندی می کند و بعضی از فلسفه های طراحی را که در پشت پیاده سازی هستند، نمایش می دهد. بعضی از مثال های کد منبع در آخر صفحه مشخص شده تا ساختار اصلی برنامه، توانایی های عملگرها، تطابق عملگرها با نیاز کاربر و مشتقاتی از کلاس های جدید مجموعه ژن را نمایش بدهند. وقتی که شما از یک کتابخانه استفاده می کنید به صورت ابتدایی با دو نوع کلاس کار می کنید الگوریتم مجموعه ژن و الگوریتم ژنتیک. هر نمونه ای از مجموعه ژن یک راه حل برای مسئله شما نشان می دهد. شی الگوریتم ژنتیک توضیح می دهد که چگونه سیر تکامل باید طی شود. الگوریتم ژنتیک از یک تابع عضو شی ای که توسط شما تعریف شده است استفاده می کند تا معین کند چگونه هر مجموعه ژن برای زنده ماندن مناسب است؟
الگوریتم ژنتیک از عملگر های مجموعه ژن ( که در داخل مجموعه هستند) و استراتژی های انتخاب/ جایگزینی ( که در داخل الگوریتم ساخته می شود ) برای تولید یک مجموعه ژن جدید مجزا ، استفاده می کند.
سه چیز برای حل مسئله با استفاده از الگوریتم ژنتیک وجود دارد :
- تعریف خروجی های که نشان داده میشوند
- تعریف عملگر های ژنتیکی
- تعریف تابع عضو شی را
GALIB (کتابخانه الگوریتمهای ژنتیک ) به شما در دومورد اول به وسیله مهیا کردن مثال های زیاد وتکه برنامه هایی که شما می توانید ، خروجی ها و عملگر های خود را بسازید کمک می کند . در خیلی از موارد شما می توانید از ساختار خروجی ها و عملگر ها با کمی یا هیچ اصلاحی استفاده کنید . تابع عضو شی کاملا به شما مربوط می شود .
در صورتی که شما خروجی ها ، عملگرها و موارد شی را داشته باشید ، می توانید هر کدام از الگوریتم های ژنتیک را برای پیدا کردن راه حل بهتر و مناسبتر برای مسئله تان به کار بگیرید. موقعی که شما از الگوریتم ژنتیک برای حل یک مشکل بهینه استفاده می کنید، باید قادر باشید که یک راه حل برای مسئله در یک ساختمان داده ارائه بدهید . الگوریتم ژنتیک یک جمعیت از راه حل هایی که بر طبق نمونة ساختمان دادهایی که به وجود آورده اید، ایجاد می کند . بعد الگوریتم ژنتیک بر روی این جمعیت عمل می کند تا بهترین راه حل را ازآن استخراج کند.در GALIB کتابخانه الگوریتم ژنتیک به نمونة ساختمان داده GAGENOME گفته می شود (بعضی ها به آن کروموزوم نیز می گویند ). این کتابخانه شامل چهار نوع از این مجموعه هاست GALISTGENOME ( لیست پیوندی مجموعه ژن)GATREEGAGENOME (درخت مجموعه ژن) GAARRYGENOME( آرایه مجموعه ژن) GABINARYSTRINGGENOME(رشته دودویی مجموعه ژن). این کلاس ها از کروموزوم یا کلاس GAGENOME اصلی و یک کلاس ساختمان داده ای که بوسیله نامشان مشخص شده اند، مشتق شده اند.
برای مثال لیست پیوندی مجموعه ژن از کلاس GALIST و همچنین کلاس مجموعه ژن GAGENOME مشتق شده است. از ساختمان داد ه ای که با تعریفات مسئله شما همخوانی دارد، استفاده کنید. برای مثال ، اگر شما سعی می کنید که یک تابعی را بهینه سازی کنید که به پنج عدد حقیقی وابسته است ، پس به عنوان مجموعه ژن خود از یک آرایه یک بعدی با پنج عنصر اعشاری استفاده کنید.
الگوریتم های ژنتیک مختلف زیادی وجود دارند. GALIB (کتابخانه الگوریتم ژنتیک) شامل سه نوع اصلی می باشد:
- حالت ساده
- حالت ساکن یا ثابت یا یکنواخت
- حالت افزایش
این الگوریتم ها در طریق های که مجموعه های جدید مجاز را ایجاد می کند ومجموعه های قدیمی را درزمان سیرتکامل جایگزین می کنند ، با یکدیگر تفاوت دارند.
GALIB دو مکانیسم اولیه برای گسترش قابلیت های ساخت شی را مهیا می کند اول از همه (و مهمتر از همه از نظر برنامه نویسی C++ ) شما می توانید کلاس های خودتان را درست کنید و تابع های عضو جدیدی را تعریف کنید . اگر شما احتیاج دارید که فقط تنظیمات کمی را بر روی رفتار کلاس GALIB اعمال کنید ، در بیشتر موارد می توانید یک تابع تعریف کنید و به کلاس GALIB بگویید که از آن به عنوان پیش فرض استفاده کند .
الگوریتم های ژنتیک اگر به درستی پیاده سازی شوند، قابلیت هر دو مورد پویش( پیدا کردن وسیع)و کاوش (پیداکردن محلی )در فضای SEARCH را، دارند. نوع رفتار یا عملکردی را که شما می بینید، بستگی به این دارد که چگونه عملگرها کار می کنند و همچنین بستگی به شکل یا فرم فضای SEARCH شما دارد.
چکیده
علم ژنتیک، علمی است که به تازگی وارد علوم کامپیوتر شده و با استفاده از اجزا مورد نیاز ژنتیک و شبیه سازی آن در کامپیوتر، انسان را قادر می سازد تا بعضی از مسائل مختلف و پیچیده ای که در اوایل حل نشدنی بودند، را حل کند.
این مستند، یک کتابخانه از اشیا الگوریتم ژنتیک به زبان c++ می باشد. این کتابخانه شامل ابزاریست که برای بهبود هر برنامه ای به زبان c++ و هر خروجی و هر عملگر ژنتیکی، استفاده می شوند. در اینجا، با پیاده سازی الگوریتم ژنتیک، رابط برنامه نویسی آن و اشکالی برای راهنمایی، آشنا خواهید شد.
فهرست مطالب
عنوان
صفحه
چکیده
1
مقدمه
2
الگوریتم ژنتیک
5
تعریف خروجی(نمایش)
8
عملگرهای مجموعه ژن
10
شئ جمعیت
13
توابع شئ و مقیاس گذاری مناسب
14
نمایش الگوریتم ژنتیک درc++
15
توانایی عملگرها
17
چگونگی تعریف عملگرها
18
چگونگی تعریف کلاس مجموعه ژن
22
سلسله مراتب کلاس ها
23
- سلسله مراتب کلاس GALib – گرافیکی
23
- سلسله مراتب کلاس GALib – مراتب
24
رابط برنامه نویسی
25
نام پارامترها و گزینه های خط فرمان
26
رفع خطا
28
توابع اعداد تصادفی
29
GAGeneticAlgorithm
31
GADemeGA
42
GAIncrementalGA
44
GASimpleGA
47
GASteadyStateGA
50
Terminators
52
Replacement Schemes
54
GAGenome
55
GA1DArrayGenome<T>
62
GA1DArrayAlleleGenome<T>
65
GA2DArrayGenome<T>
67
GA2DArrayAlleleGenome<T>
70
GA3DArrayGenome<T>
72
GA3DArrayAlleleGenome<T>
76
GA1DBinaryStringGenome
78
GA2DBinaryStringGenome
81
GA3DBinaryStringGenome
85
GABin2DecGenome
88
GAListGenome<T>
91
GARealGenome
92
GAStringGenome
94
GATreeGenome<T>
96
GAEvalData
97
GABin2DecPhenotype
98
GAAlleleSet<T>
100
GAAlleleSetArray<T>
103
GAParameter and GAParameterList
104
GAStatistics
108
GAPopulation
113
GAScalingScheme
123
GASelectionScheme
127
GAArray<T>
130
GABinaryString
132
نتیجه گیری
135
مراجع
136
