В чем заключаются ключевые отличия генетических алгоритмов от традиционных методов оптимизации маршрутов?

Некоторые ключевые отличия генетических алгоритмов от традиционных методов оптимизации маршрутов:

• Поддержка популяций решений. na-journal.ru Генетический поиск ищет несколько решений, а не единственное. na-journal.ru Алгоритм сохраняет множество индивидуумов, которые входят в текущее поколение, а на каждой из последующих итераций формируется следующее поколение индивидуумов. na-journal.ru
• Использование генетического представления решений. na-journal.ru Генетические алгоритмы работают с кодированными представлениями, так называемыми хромосомами. na-journal.ru Хромосомы определяют такие операции, как скрещивание и мутация. na-journal.ru
• Использование функций приспособленности. na-journal.ru Генетический алгоритм находит таких индивидуумов, у которых оценка вычисляемой функции максимальна. na-journal.ru Основное отличие от традиционных алгоритмов заключается в том, что генетические алгоритмы анализируют только значение, возвращённое функцией, а не какую-либо другую информацию. na-journal.ru
• Поддержка вероятностного поведения. na-journal.ru Правила, применяемые в генетическом алгоритме от перехода поколения к поколению, являются вероятностными. na-journal.ru
• Внутренний параллелизм. masters.donntu.ru Большинство других алгоритмов оптимизации исследуют область поиска в одном направлении, и в случае, если найденное ими решение окажется субоптимальным, поиск придётся прекратить и начать всё заново. masters.donntu.ru В то же время генетические алгоритмы оперируют популяциями с многочисленными потомками, исследуя таким образом пространство поиска в различных направлениях. masters.donntu.ru