GA, genetic algorythm / ГА, генетический алгоритм

Метод оптимизации и поиска решений, впервые предложенный Дж. Холландом (John Holland) в 1975 г. Основывается на идее эволюции с помощью естественного отбора.

Метод применяется для задач, имеющих большое количество параметров и не имеющих чётко формализованного метода решения, как например, оптимизация МТС.

Упрощённо ГА работает следующим образом. Каждый из параметров системы (например, значения технического индикатора) может меняться в пределах от 0 до 255. Тогда наша особь (или хромосома) – это набор из пяти байтов, идущих друг за другом, представленных в двоичной форме и выглядящих в виде двоичной цепочки длиной 40 бит.

Вначале создаётся популяция из большого количества особей, значения генов (параметров) которых задаются случайным образом. Для каждой особи рассчитывается её результативность. Из всего набора берётся лучшая половина, изкоторой выбираются пары особей для скрещивания. Потомок наследует случайные части хромосом (до полного набора генов) родителей. Кроме скрещивания применяются мутации (случайные изменения – смена бита на противоположный) и инверсия (смена расположения частей хромомомы). После многократного обновления и отбора остаются особи, наиболее успешно решающие поставленную задачу.