In this article we shall produce a simple genetic algorithm in C#.
A genetic algorithm is used to find the optimal solutions.
The efficiency investigation results in comparison with standard genetic algorithm are presented.
At this, the genetic algorithm is based on the random search method.
Also the authors conduct researches on the given genetic algorithm effectiveness.
The last two methods differently influence the behavior of a genetic algorithm.
This paper proposes a modified genetic algorithm to deal with the problem.
Предлагается модификация генетического алгоритма для решения этой задачи.
The parameters of this machine were optimized with genetic algorithm.
Параметры классификатора были оптимизированы с помощью генетического алгоритма.
The basic stages of the classical genetic algorithm work are analyzed in detail.
Детально проанализированы базовые этапы работы классического генетического алгоритма.
The genetic algorithm repeatedly modifies a population of individual solutions.
Генетический алгоритм неоднократно модифицирует семейство индивидуальных решений.
Crossover is the most vital stage in the genetic algorithm.
Скрещивание является наиболее критичным этапом генетического алгоритма.
At the start of genetic algorithm's operation, population is random and has diverse elements.
В начале работы генетического алгоритма популяция случайна и имеет разнообразные элементы.
The force of a genetic algorithm is in its ability to simultaneously manipulate with multiple parameters.
Сила генетического алгоритма заключена в его способности манипулировать одновременно многими параметрами.