मुझे इस MSDN लेख द्वारा हाल ही में आनुवंशिक एल्गोरिदम से परिचित कराया गया था , जिसमें वह उन्हें जुझारू विकास कहते हैं, लेकिन यह एक ही बात लगती है, और यह समझने में संघर्ष कर रहा हूँ कि दो संभावित समाधानों का संयोजन हमेशा एक नया समाधान पैदा करेगा जो कम से कम के रूप में हो अपने माता-पिता के रूप में अच्छा है।
ऐसा क्यों है? निश्चित रूप से संयोजन कुछ बदतर पैदा कर सकता है।
जहां तक मैं इसे समझता हूं, एल्गोरिथ्म इस अवधारणा पर आधारित है कि जब एक प्रजाति का नर और मादा संतान पैदा करते हैं, तो उन संतानों में माता-पिता दोनों की विशेषताएं होंगी। कुछ संयोजन बेहतर होंगे, कुछ बुरे और कुछ अच्छे। जो बेहतर होते हैं ("बेहतर" के जो भी बचाव के लिए उपयुक्त होते हैं) जीवित रहने और उत्पादन करने की अधिक संभावना के साथ खड़े होते हैं, जिसमें बेहतर विशेषताएं होती हैं। हालांकि, वहाँ होगा संयोजन है कि कमजोर कर रहे हैं। यह GA के साथ कोई समस्या क्यों नहीं है?
Why isn't this an issue with GA?खैर, यह है, या अधिक बिल्कुल, यह हो सकता है। जीए का उपयोग करने के लिए अनुकूलन करने के लिए कई (कई) मापदंडों में से एक जनसंख्या का आकार है: यदि यह बहुत कम है, तो आप केवल कमजोर व्यक्तियों का उत्पादन कर सकते हैं, लेकिन अगर यह बहुत अधिक है, तो फिटनेस फ़ंक्शन के साथ जुड़े गणना समय बहुत अधिक हो सकता है।
However, there will be combinations that are weaker. Why isn't this an issue with GA?- क्योंकि कमजोर संयोजन त्याग दिए जाते हैं।