Genetic algorithm

The 2006 NASA ST5 spacecraft antenna. This complicated shape was found by an evolutionary computer design program to create the best radiation pattern. Genetic algorithms find application in bioinformatics, phylogenetics, computational science, engineering, economics, chemistry, manufacturing, mathematics, physics, pharmacometrics and other fields. Methodology[edit] In a genetic algorithm, a population of candidate solutions (called individuals, creatures, or phenotypes) to an optimization problem is evolved toward better solutions. A typical genetic algorithm requires: a genetic representation of the solution domain,a fitness function to evaluate the solution domain. Once the genetic representation and the fitness function are defined, a GA proceeds to initialize a population of solutions and then to improve it through repetitive application of the mutation, crossover, inversion and selection operators. Initialization of genetic algorithm[edit] Selection[edit] Genetic operators[edit]

Fuzzylogik Fuzzylogik einer Temperaturregelung Historische Entwicklung[Bearbeiten] Die Überlegungen zu einer Logik der Unschärfe reichen zurück in die griechische Antike. Bereits der Philosoph Platon postulierte, dass zwischen den Begriffen wahr und falsch ein dritter Bereich liege. Dies stand ganz im Gegensatz zu seinem Zeitgenossen Aristoteles, welcher die Präzision der Mathematik darin begründete, dass eine Aussage nur entweder wahr oder falsch sein kann. Die Fuzzy-Set-Theorie, also die unscharfe Mengenlehre, wurde 1965[1] von Lotfi Zadeh an der University of California, Berkeley, entwickelt. Fuzzy-Set-Theorie[Bearbeiten] Unscharfe Mengen[Bearbeiten] UND-ODER-NICHT-Operatoren zur Verknüpfung von Zugehörigkeitsfunktionen (Teilmengen). Negation[Bearbeiten] Die Negation in der Fuzzylogik erfolgt durch Subtraktion der Eingabewerte von 1. Nicht ausschließende-ODER-Schaltung[Bearbeiten] Die Adjunktion erfolgt durch Wahl des jeweils höheren Wertes der Eingabewerte. OR(A;B)=A wenn A>B B wenn A<=B

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