Доступне програмне забезпечення генетичних алгоритмів

Генетичні алгоритми нині можна застосовувати в різних галузях. їх успішно використовують для розв’язування низки великих і економічно важливих задач у бізнесі і в інженерних розробках. З їх допомогою були розроблені промислові проектні рішення, що уможливили багатомільйонну економію витрат. Фінансові компанії широко використовують ці засоби у разі прогнозування розвитку фінансових ринків для управління пакетами цінних паперів. Нарівні з іншими методами генетичні алгоритми, зазвичай, використовуються для оцінювання значень безперервних параметрів моделей великих розмірностей, для розв’язування комбінаторних задач, для задач з оптимізації, що містять одночасно безперервні і дискретні параметри. Іншою галуззю їх застосування є використання в системах добування нових знань із великих баз даних, створення і навчання стохастичних мереж, навчання нейронних мереж, оцінювання параметрів у задачах багатовимірного статистичного аналізу, отримання початкових даних для виконання інших алгоритмів пошуку і оптимізації. Все це зумовило зростання зацікавленості фірм-розробників комерційного програмного забезпечення стосовно генетичних алгоритмів, що в кінцевому результаті привело до появи на ринку багатьох програмних продуктів такого виду.

Незважаючи на те, що розв’язання конкретної оптимізаційної задачі часто потребує побудови генетичного алгоритму з унікальними значеннями параметрів, низка базових властивостей цих алгоритмів залишається постійною за розв’язання абсолютно різних задач. Тому здебільшого для реалізації конкретного генетичного алгоритму не потрібно створювати окремий програмний продукт.

Опишемо кілька прикладів програмного забезпечення, що дає змогу реалізовувати широкий набір генетичних алгоритмів, які можна застосовувати для розв’язування найрізноманітніших задач. Змінними параметрами генетичних алгоритмів у таких додатках, зазвичай, є різні значення ймовірностей, розмір популяції і низка специфічних властивостей алгоритму. Проте реалізація генетичних операторів, як правило, єдина для всіх алгоритмів і прихована від користувача.

Пакет Evolver 4.0 компанії Palisade Corp. Пакет Evolver являє собою доповнення до програми MS Excel версій 5.0 і 7.0. При цьому Excel використовується як засіб опису початкових даних алгоритму і розрахунків у процесі його виконання. У процесі установки Evolver додає в Excel додаткову панель інструментів, яка забезпечує доступ до пакета. Якщо Evolver не запущений для виконання, то панель інструментів не відображається. У разі запуску Evolver додаток Excel запускається автоматично.

Пакет GeneHunter 1.0 компанії Ward System Group. Пакет GeneHunter багато чим схожий з пакетом Evolver. Він також є надбудовою над MS Excel версій 5.0 і 7.0 і запускається з меню "Сервіс". Цей пакет русифікований і має низку додаткових настройок для генетичних алгоритмів: включення стратегій елітизму й різноманітності. Поля вікна GeneHunter практично такі самі як і в Evolver. Однак його вікно має низку відмінностей. Для установки параметрів алгоритму служить кнопка "Параметри...". Параметри генетичного алгоритму не зберігаються автоматично з файлом Excel. Для збереження параметрів служить кнопка "Модель", після натиснення на яку з’являється відповідне діалогове вікно.

Пакет Genetic Training Option (GTO) компанії California Scientific Software. Пакет GTO є додатковою утилітою, що поставляється для нейропакета BrainMaker виробництва компанії "California Scientific Software". Він застосовується як для побудови нейронних мереж, так і для поліпшення створеної за допомогою BrainMaker мережі. Але в обох випадках окремо від BrainMaker використовуватися не може.

Генетичні алгоритми складні для створення, але прості в застосуванні – потребують від користувача тільки формалізації задачі й формування початкових даних. Така ситуація багато в чому сприяє розширенню галузей застосування генетичних алгоритмів.

Дата добавления: 2014-01-04