Отбор признаков с использованием генетических алгоритмов в R

Оригинал: Feature Selection using Genetic Algorithms in R

Что такое генетические алгоритмы?

Генетические алгоритмы (GA) - это математическая модель, вдохновленная известной идеей естественного отбора Чарльза Дарвина.

Естественный отбор сохраняет только наиболее приспособленных особей из разных поколений.

Представьте себе популяцию 100 кроликов в 1900 году, если мы посмотрим на популяцию сегодня, мы увидим других кроликов, более быстрых и умелых в поисках пищи, чем их предки.

Эволюция коммивояжера: полное руководство по генетическому алгоритму в Python.

Оригинал: Evolution of a salesman: A complete genetic algorithm tutorial for Python

Введение

Постановка проблемы

В этой статье мы будем использовать GA, чтобы найти решение проблемы коммивояжера (TSP). TSP описывается следующим образом:

Для данного списка городов и расстояний между каждой парой городов, каков самый короткий маршрут, который проходит через каждый город и возвращается в исходный город?»

Введение в генетические алгоритмы с примерами

Оригинал: Introduction to Genetic Algorithms — Including Example Code

Генетический алгоритм - это эвристика поиска, основанная на теории естественной эволюции Чарльза Дарвина. Этот алгоритм отражает процесс естественного отбора, при котором наиболее подходящие особи отбираются для размножения, чтобы произвести потомство следующего поколения.

Понятие естественного отбора

Процесс естественного отбора начинается с отбора наиболее приспособленных особей из популяции. Они производят потомство, которое наследует характеристики родителей и будет добавлено к следующему поколению. Если родители лучше приспособлены, их дети будут лучше родителей и имеют больше шансов выжить. Этот процесс продолжает повторяться, и в конце, будет найдено поколение с самыми подходящими особями.