We are now in a position to describ

We are now in a position to describe the genetic operators which constitute the main part of a GA cycle. Figure 41 shows a flowchart of the working of a GA. Unlike classical search and optimization methods, a GA begins its search with a random set of solutions, instead of just one solution. Once a. random population of solutions (in the above example, a random set of binary strings) is created, each is evaluated in the context of the underlying NLP problem (as discussed above) and a fitness is

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi đang ở một vị trí để mô tả các nhà khai thác di truyền mà tạo thành phần chính của một chu kỳ GA. Con số 41 cho thấy một sơ đồ của công tác của một GA. Không giống như tìm kiếm cổ điển và phương pháp tối ưu hóa, một GA bắt đầu tìm kiếm của nó với một tập hợp ngẫu nhiên các giải pháp, thay vì chỉ là một giải pháp. Một khi a. ngẫu nhiên dân số giải pháp (trong ví dụ trên, một bộ nhị phân chuỗi ngẫu nhiên) được tạo ra, từng được đánh giá trong bối cảnh vấn đề cơ bản của NLP (như được thảo luận ở trên) và một thể dục là

Kết quả (Việt) 2:

Bây giờ chúng ta đang ở trong một vị trí để mô tả các nhà khai thác di truyền cấu thành phần chính của một chu kỳ GA. Hình 41 cho thấy một sơ đồ của làm việc của một GA. Không giống như các phương pháp tìm kiếm và tối ưu hóa cổ điển, một GA bắt đầu tìm kiếm của mình với một tập hợp ngẫu nhiên các giải pháp, thay vì chỉ là một giải pháp. Một lần. dân số ngẫu nhiên các giải pháp (trong ví dụ trên, một tập hợp ngẫu nhiên của chuỗi nhị phân) được tạo ra, từng được đánh giá trong bối cảnh của vấn đề NLP cơ bản (như đã thảo luận ở trên) và một phòng tập thể dục là