Genetic algorithms (also known as e

Genetic algorithms (also known as evolutionary algorithms) demonstrate self- organization and adaptation in much the same way that biological organisms do by following the chief rule of evolution, survival of the fittest. The method improves the solutions by producing offspring (i.e., a new collection of feasible solutions) using the ben solutions of the current generation as “parents." The generation of offspring is achieved by a process modeled after biological reproduction whereby mutation and crossover operators are used to manipulate genes in constructing newer and “better’ chromosomes. Notice that a simple analogy between genes and decision variables and between chromosomes and potential solutions underlies the genetic algorithm terminology.

Kết quả (Việt) 1:

Thuật toán di truyền (còn được gọi là tiến hóa giải thuật) chứng minh tự tổ chức và thích ứng trong cùng một cách mà sinh vật làm bằng cách làm theo các quy tắc chính của sự tiến hóa, sự sống còn của fittest. Các phương pháp cải thiện các giải pháp bằng cách sản xuất con cái (ví dụ, một bộ sưu tập mới của giải pháp khả thi) bằng cách sử dụng các giải pháp Bến của các thế hệ hiện tại như là "cha mẹ." Thế hệ con cái là đạt được bằng một quá trình mô hình hóa sau khi sinh học sinh sản, theo đó bên sử dụng đột biến và crossover được sử dụng để thao tác gen trong việc xây dựng mới và "tốt hơn ' nhiễm sắc thể. Thông báo một tương tự đơn giản giữa các gien và quyết định biến và giữa các nhiễm sắc thể và giải pháp tiềm năng làm nền tảng các thuật ngữ của thuật toán di truyền.

Kết quả (Việt) 2:

các thuật toán di truyền (còn được gọi là thuật toán tiến hóa) chứng minh tự tổ chức và thích ứng trong nhiều cùng một cách mà các sinh vật sinh học làm bằng cách làm theo các quy tắc chính của sự tiến hóa, sự sống còn của fittest. Phương pháp cải thiện các giải pháp bằng cách sản xuất con (ví dụ, một bộ sưu tập mới của các giải pháp khả thi) bằng cách sử dụng các giải pháp ben của thế hệ hiện tại như "cha mẹ." Thế hệ của con cái đạt được bởi một quá trình theo mô hình tái tạo sinh học trong đó đột biến và crossover khai thác được sử dụng để thao tác gen trong việc xây dựng và " 'nhiễm sắc thể tốt hơn mới hơn. Chú ý rằng một loại suy đơn giản giữa các gen và các biến quyết định và giữa nhiễm sắc thể và các giải pháp tiềm năng nền tảng của thuật ngữ thuật toán di truyền.