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Diseñe el diseño de su algoritmo genético . Los algoritmos genéticos funcionan para problemas en los que la solución al problema consiste en optimizar los valores de una serie de números . Una población de cadenas se evalúan y manipulado en formas sugeridas por la evolución hasta la una de la población es una cadena que es la solución a un problema específico. El diseño del algoritmo consiste en diseñar la disposición de las cuerdas, el diseño de algoritmos para la manipulación de la población y la evaluación de las cuerdas en cada generación
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Iniciar con una población al azar : . Un gran número de cadenas cuando todos los números en todas las cuerdas fueron escogidos al azar. Evaluar todas las cadenas y deseche las cuerdas con las evaluaciones más bajas . Aplicar dos técnicas evolutivas a las empresas de alto rendimiento : la mutación y crossover. La mutación consiste en seleccionar un pequeño número de lugares en un pequeño número de cadenas y cambiando el número un poco ya sea hacia arriba o hacia abajo. Crossover consiste en alinear dos cadenas , elegir un " punto de cruce aleatorio ' y cambiar las cabezas y las colas en el punto de cruce. Los éxitos de la última generación , además de las cadenas de nueva creación conforman la nueva población . Cada generación tiene el mismo número de cadenas en la población .
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ejecutar este algoritmo para varias generaciones y ver la mejor cadena. Si no es lo suficientemente bueno , es necesario cambiar algunos de los parámetros y ejecutar el algoritmo nuevo. Uno de los cambios más importantes que usted puede hacer es cambiar la forma en que las cuerdas están hechas . Por ejemplo , supongamos que usted está tratando de diseñar el interior de la cámara de combustión de un motor a reacción . las cuerdas pueden consistir en 20 mediciones realizadas en el interior del diseño del motor . Comenzando con diferentes mediciones es el cambio que es más probable que le de una respuesta mejor .
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los parámetros importantes para retocar cuando la optimización de su algoritmo son la tasa de mutación , tamaño de la población , el número de valores en una cuerda y las posiciones de los valores de la cadena - ya sea que se encuentren en el centro o en los extremos
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