Интеллектуальные информационные системы. Макаренко С.И. - 193 стр.

     Шаг 4 – Отбор особи на элиминирование и замена ее потомком. С
равной вероятностью 1/М для всех h ∈ ζM определить случайным образом
номер j(t) особи в популяции, которую заместит потомок. Обновить текущую
популяцию B(t) путем замены Ai(t)(t) на A’(t).
     Шаг 5 – Определение приспособленности потомка. Вычислить
приспособленность потомка µЕ(A’(t)). Обновить вектор приспособленности
особей v(t) и значение средней приспособленности µˆ ( t ) .
     Шаг 6 – перейти к шагу 2.

  18.3 Достоинства и недостатки генетических алгоритмов

     К недостаткам ГА следует отнести следующие:
     - не гарантирует обнаружения глобального решения за приемлемое
       время;
     - не гарантируют       того,     что   найденное   решение   будет
       оптимальным.
      В случаях, когда задача может быть решена специально разработанным
для нее методом, практически всегда такие методы будут эффективнее ГА
как по быстродействию, так и по точности найденных решений.
     Тем ни менее ГА применимы для поиска «достаточно хорошего»
решения задачи за «достаточно короткое время». ГА представляют собой
разновидность алгоритмов поиска и имеют преимущества перед другими
алгоритмами при очень больших размерностях задач и отсутствия
упорядоченности в исходных данных, когда альтернативой им является метод
полного перебора вариантов.
     Главным достоинством ГА является то, что они могут применяться
для решения сложных неформализованных задач, для которых не
разработано специальных методов, т.е. ГА обеспечивают решение проблем.
Но даже в тех случаях, для которых хорошо работают существующие
методики, можно достигнуть интересных результатов сочетая их с ГА.
      Генетические алгоритмы представляют собой компьютерное
моделирование эволюции. Материальное воплощение сконструированных
таким образом систем до сих пор была невозможна без участия человека.
Однако в настоящее время интенсивно ведутся работы, по уменьшению
зависимости машинной эволюции от человека, по двум основным
направлениям:
     1. Естественный отбор, моделируемый ГА, переносится из
        виртуального   мира    в реальный, например, проводятся
        эксперименты по реальным битвам роботов на выживание.




                                    192