आनुवंशिक एल्गोरिथ्म ( GA ) है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ( बर्ड ) पद्धति के आधार है . ने इसे अन्य साहित्य के रूप में विभिन्नता के एक विकासवादी एल्गोरिथ्म . यह एक गैर गणितीय , गैर नियतात्मक की बजाय , एक प्रक्रिया या stochastic एल्गोरिथ्म समस्याओं को हल करने के लिए अनुकूलन , अधिमानतः , जिसमें असतत चर और गैर समारोह में बाधा उद्देश्य है .

कलन विधि का प्रयोग करते हुए आनुवंशिक अनुकूलन लागू किया जा सकता है जैसे विद्युत अभियांत्रिकी के क्षेत्र में विभिन्न है . मैं उपयोग में आनुवंशिक कलन विधि स्नातक मेरे शोध के बारे में और निर्धारित के इष्टतम आबंटन के लिए स्विच capacitors असंतुलित वितरण दानों रेडियल .

नोट : निम्नलिखित विचारों और फार्मूलों ही चर्चा कर रहे हैं और अभी सिद्ध नहीं है . हर कोई और तलाशने के लिए आमंत्रित किया है , काफी बेहतर है , इन लागू सोचा

इस प्रणाली के समीकरण
सिस्टम के समीकरणों के कार्य कर रहे हैं कम से कम दो चर . यह या तो हो सकता है या रैखिक अरैखिक , और समस्या का समाधान प्राप्त करने की व्यवस्था की जानी चाहिए और गैर एकमात्र अंतरिक्ष में एक बिंदु जहां यह मेल खाता है .

आमतौर पर , सिस्टम के समीकरणों के रूप में निम्नलिखित हैं ;

F1 ( x1 , x2 , x3 , … . है , xn ) = a1
F2 ( x1 , x2 , x3 , … . है , xn ) = a2
… .
Fn ( x1 , x2 , x3 , … . है , xn ) = एक

अज्ञात चर जाते हैं जहाँ x , n अज्ञात की संख्या परिवर्तनीय है , और एक constants हैं .

निरूपण
केवल जानकारी की आवश्यकता है कि उद्देश्य समारोह में आनुवंशिक एल्गोरिथ्म हैं , और इस योजना में एक तरह का प्रतिनिधित्व एक कोडित स्ट्रिंग , जिनमें के बारे में जानकारी के समाधान संभव है . मूल्यांकन के एक संभावित हल किया गया था ऑपरेशन के बाद हर सेट आनुवंशिक .

इसलिए , एक साथ प्रणालियों के समीकरण हल किया जा सकता है आनुवंशिक कलन विधि का उपयोग कर सकते हैं यदि हम इसे व्यक्त रूप में एक समारोह के उद्देश्य से एक और समस्या का समाधान करने के लिए कहा जा रहा है सही है , यदि वह संतुष्ट कर सकते हैं उन सभी के समीकरणों को शामिल चर . यही है ;

F1 ( x1 , x2 , x3 , … . है , xn ) -- a1 = 0
F2 ( x1 , x2 , x3 , … . है , xn ) -- a2 = 0
… .
Fn ( x1 , x2 , x3 , … . है , xn ) -- एक = 0

या लगभग ,

के
निरपेक्ष मूल्य ( F1 ( x1 , x2 , x3 , … . है , xn ) -- a1 ) , और
निरपेक्ष मूल्य ( F2 ( x1 , x2 , x3 , … . है , xn ) -- a2 ) , और
…
निरपेक्ष मूल्य ( Fn ( x1 , x2 , x3 , … . है , xn ) -- एक )

सभी पर कम से कम होना चाहिए .

अंतिम सेट समीकरण ( साहसिक और तिर्थकित ) के उद्देश्य से कार्य कर रहे हैं कि वास्तव में जरूरत है जेनेटिक कलन विधि के द्वारा . ध्यान दें , कि आनुवंशिक एल्गोरिथ्म उत्पादन का सही समाधान नहीं है लेकिन वास्तविक हल करने के लिए बहुत निकट है .

संभावित समस्या हो सकता है कि मुठभेड़
कलन विधि विशेषज्ञता पर जेनेटिक असतत अनुकूलन के समाधान और गैर समारोह में बाधा उद्देश्य है . जाहिर है , कि हम समारोह के उद्देश्य से बनाई थी विवश नहीं है , इसलिए , हमें कोई समस्या नहीं है . हालाँकि , अज्ञात चर , जो में शामिल होंगे के समाधान संभव नहीं है असतत . वास्तव में , यह सतत से करने के लिए सकारात्मक नकारात्मक अनन्तता . यह एक समस्या का कारण होगा दुविधा में प्रतिनिधित्व योजना के कारण बड़ी infinitely नमूना स्थान है .