Evoluční výpočetní techniky
Reprodukce

| Úvod a cíle |

Optimalizační algoritmy využívají shromážděné informace (do kroku k - smyčka v algoritmu) pro tvorbu nových jedinců, které budou následně ohodnoceny v dalším kroku k+1. Existují různé metody, jak vytvořit jedince, ale v základu lze tyto metody redukovat do čtyř reprodukčních operací. Ačkoliv jsou jejich jména inspirovány genetickými algoritmy a biologickými reprodukčními mechanismy, následující popisy jsou natolik obecné, že pokrývají celou oblast globálních optimalizačních algoritmů. Uvědomme si, že všechny následně definované operace mohou být implementovány deterministicky nebo náhodně. [6]

Create - vytvoření jedince - operace je užívána pro tvorbu nových jedinců, kteří nesouvisí s jedinci, kteří již existují. Při spuštění optimalizačního procesu, operace může být použita pro tvorbu náhodných jedinců:

> kde:

• … Nově vytvořený jedinec.

Duplicate - Duplikace - operace je užívána pro tvorbu přesné kopie existujícího jedince . Duplikace může být užitečná pro zvýšení podílu daného typu jedince v populaci v případě algoritmů, které jsou založeny na populaci, nebo v případě, že se změnila evaluační kritéria.

Mutate - mutace - operace je užívána při tvorbě nového jedince pomocí modifikace existujícího jedince. Operace může být prováděna deterministicky nebo náhodně .

Crossover - křížení (rekombinace) - operace je užívána při tvorbě nového jedince pomocí kombinování rysů existujících jedinců. Operace může být prováděna deterministicky nebo náhodně .

> kde:

• … První jedinec, pomocí něhož se bude vytvářet nový jedinec.

• … Druhý jedinec, pomocí něhož se bude vytvářet nový jedinec.