Генетический алгоритм (ГА) является Artificial Intelligence (МА) на основе методологии. Другая литература, как назвал его вариации эволюционного алгоритма. Она является не математическим, не детерминированной, вместо того, стохастического процесса или алгоритм для решения проблем оптимизации, желательно, связанных с дискретными переменными и не являющихся препятствием целевой функции.

Оптимизация с использованием генетического алгоритма может быть применен в различных местах, как энергетика. Я использую генетический алгоритм в моей диссертации о получения оптимального распределения фиксированных и перешел на несбалансированный конденсаторы радиального распределения питании.

Примечание: после обсуждения всего лишь идеи и формулировки, и еще не доказано еще. Приглашаются все желающие изучить и, гораздо лучше, выполнить эти мысли

Система уравнений
Система уравнений atleast функции двух переменных. Он может быть либо линейным или нелинейным, и получить решение, система должна быть не в единственном и имеют точки в пространстве, где она совпадает.

В целом, систем уравнений имеют следующую форму;

F1 (x1, x2, x3,…., Xn) = a1
F2 (x1, x2, x3,…., Xn) = a2
….
Fn (x1, x2, x3,…., Xn) =

где х неизвестны переменные Н является количество неизвестных переменных, и являются константы.

Выработка
Лишь ту информацию, которые необходимы в генетический алгоритм объективные функции и представления схемы в виде кодированных строка, содержащая информацию о возможных решений. Оценка возможных решений было сделано после каждого набора генетических операций.

Таким образом, одновременное систем уравнений можно решить, используя генетический алгоритм, если мы можем это выражено в форме объективных функций и решение считается правильным, если оно может удовлетворить все уравнения с участием этих переменных. Вот и все;

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

или примерно,

определенный артикль
Абсолютная величина (F1 (x1, x2, x3,…., xn) - a1), И
Абсолютная величина (F2 (x1, x2, x3,…., xn) - a2), И
…
Абсолютная величина (Fn (x1, x2, x3,…., xn) -)

должно быть все на минимальном уровне.

Последний набор уравнений (смелых и курсивом) на самом деле цель функция, которая нужна генетический алгоритм. Заметим, что генетический алгоритм не выход точное решение, но очень близко к реальному урегулированию.

Возможные проблемы, которая может столкнуться
Генетический алгоритм специализируется на оптимизации дискретных решений и не являющихся препятствием целевой функции. Очевидно, что целевой функции, которые мы сформировали не ограничены, поэтому у нас нет никаких проблем с этим. Однако, неизвестные переменные, которые будут содержать возможных решений является не дискретной. По сути, это непрерывно из позитивного к негативному бесконечности. Эта дилемма будет вызывать проблемы в представительстве схеме из-за бесконечно большой выборки пространстве.