Conţinutul numărului revistei |
Articolul precedent |
Articolul urmator |
![]() |
![]() ![]() |
Ultima descărcare din IBN: 2024-02-23 10:43 |
Căutarea după subiecte similare conform CZU |
004.9:575 (3) |
Informatică aplicată. Tehnici bazate pe calculator cu aplicații practice (448) |
Genetică generală. Citogenetică generală (430) |
![]() CHIRIAC, Liubomir, LUPAȘCO, Natalia, PAVEL, Maria. Dezvoltarea algoritmilor genetici din perspective inter/transdisciplinare. In: Acta et commentationes (Ştiinţe ale Educaţiei), 2023, nr. 3(33), pp. 31-42. ISSN 1857-0623. DOI: https://doi.org/10.36120/2587-3636.v33i3.31-42 |
EXPORT metadate: Google Scholar Crossref CERIF DataCite Dublin Core |
Acta et commentationes (Ştiinţe ale Educaţiei) | |||||||
Numărul 3(33) / 2023 / ISSN 1857-0623 /ISSNe 2587-3636 | |||||||
|
|||||||
DOI:https://doi.org/10.36120/2587-3636.v33i3.31-42 | |||||||
CZU: 004.9:575 | |||||||
Pag. 31-42 | |||||||
|
|||||||
![]() |
|||||||
Rezumat | |||||||
În această lucrarea sunt tratate fundamentele teoretice-practice ale Algoritmilor Genetici, care sunt construiți pe principiul „supraviețuiește cel mai bine adaptat”, enunțat de Charles Darwin. În lucrare sunt descrise caracteristicile de bază ale algoritmului genetic, evidențiind avantajele și dezavantajele acestuia. Sunt examinate problemele care cad sub incidența algoritmului genetic. Algoritmul Genetic este examinat din perspectiva examinării problemelor în care găsirea soluției optime nu este simplă ori cel puțin ineficientă datorită caracteristicilor căutării probabilistice. Sunt arătate etapele în care Algoritmii Genetici codifică o posibilă soluție la o problemă specifică într-o unică structură de date numită „cromozom” și pregătesc terenul pentru a aplica operatorii genetici la aceste structuri astfel încât să mențină informațiile critice. |
|||||||
Cuvinte-cheie algoritm genetic, cromozomi, operatori genetici, Selecţie, crossover, mutaţie, genetic algorithm, chromosomes, genetic operators, selection, crossover, Mutation |
|||||||
|
Dublin Core Export
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <oai_dc:dc xmlns:dc='http://purl.org/dc/elements/1.1/' xmlns:oai_dc='http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/' xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance' xsi:schemaLocation='http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd'> <dc:creator>Chiriac, L.L.</dc:creator> <dc:creator>Lupașco, N.</dc:creator> <dc:creator>Pavel, M.</dc:creator> <dc:date>2023-11-01</dc:date> <dc:description xml:lang='ro'><p>În această lucrarea sunt tratate fundamentele teoretice-practice ale Algoritmilor Genetici, care sunt construiți pe principiul „supraviețuiește cel mai bine adaptat”, enunțat de Charles Darwin. În lucrare sunt descrise caracteristicile de bază ale algoritmului genetic, evidențiind avantajele și dezavantajele acestuia. Sunt examinate problemele care cad sub incidența algoritmului genetic. Algoritmul Genetic este examinat din perspectiva examinării problemelor în care găsirea soluției optime nu este simplă ori cel puțin ineficientă datorită caracteristicilor căutării probabilistice. Sunt arătate etapele în care Algoritmii Genetici codifică o posibilă soluție la o problemă specifică într-o unică structură de date numită „cromozom” și pregătesc terenul pentru a aplica operatorii genetici la aceste structuri astfel încât să mențină informațiile critice.</p></dc:description> <dc:description xml:lang='en'><p>The theoretical-practical foundations of Genetic Algorithms, which are built on the principle of "survival of the fittest", enunciated by Charles Darwin, are dealt with in this paper. The paper describes the basic characteristics of the genetic algorithm, highlighting its advantages and disadvantages. Genetic algorithm problems are examined. The Genetic Algorithm is examined from the perspective of examining problems in which finding the optimal solution is not simple or at least inefficient due to the characteristics of the probabilistic search. The steps are shown in which Genetic Algorithms encode a possible solution to a specific problem in a single data structure called a "chromosome" and set the stage for applying genetic operators to these structures in order to maintain critical information.</p></dc:description> <dc:identifier>10.36120/2587-3636.v33i3.31-42</dc:identifier> <dc:source>Acta et commentationes (Ştiinţe ale Educaţiei) 33 (3) 31-42</dc:source> <dc:subject>algoritm genetic</dc:subject> <dc:subject>cromozomi</dc:subject> <dc:subject>operatori genetici</dc:subject> <dc:subject>Selecţie</dc:subject> <dc:subject>crossover</dc:subject> <dc:subject>mutaţie</dc:subject> <dc:subject>genetic algorithm</dc:subject> <dc:subject>chromosomes</dc:subject> <dc:subject>genetic operators</dc:subject> <dc:subject>selection</dc:subject> <dc:subject>crossover</dc:subject> <dc:subject>Mutation</dc:subject> <dc:title>Dezvoltarea algoritmilor genetici din perspective inter/transdisciplinare</dc:title> <dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type> </oai_dc:dc>