Abstrait

CONVERGENCE PRÉMATURÉE ET ALGORITHME GÉNÉTIQUE DANS LE CADRE D'UN PROBLÈME DE PLANIFICATION DES PROCESSUS DU SYSTÈME D'EXPLOITATION

Er.Rajiv Kumar et Er. Ashwani Kaushik

Une hypothèse importante pour maximiser les performances de l'algorithme génétique est d'étudier l'état de convergence de l'algorithme génétique. L'algorithme génétique est une technique de recherche heuristique Mata ; cette technique est basée sur la théorie de Darwin de la sélection naturelle. La propriété importante de cet algorithme est qu'il a fonctionné sur plusieurs états de solution. Cet algorithme fonctionne avec un ensemble fini de population. La population contient un ensemble d'individus, qui représentent la solution. Chaque membre de la population est représenté par une chaîne écrite sur des alphabets fixes et chaque membre a également une valeur de mérite qui lui est associée, qui représente son adéquation au problème considéré. De nombreuses techniques de codage ont été mises en œuvre pour l'algorithme génétique. Dans cet article, nous étudions l'effet de la probabilité de croisement et d'inversion sur la convergence de l'algorithme génétique. La convergence de l'algorithme génétique dépend du réglage des paramètres de l'algorithme génétique.