A method is disclosed for processing data to identify optimal solutions to
a problem using a genetic algorithm. Multiple populations of data entries,
referred to as solutions, are created and kept separate from each other.
Solutions are rated based on their desirability. Solutions from one
population are combined, or "cross-bred," with solutions from another
population to create offspring solutions. The offspring of the cross-over
are associated with one of the parent populations and rated. The most
desirable solutions within a population are selected from the parent and
offspring solutions to form the next generation of solutions. The
remaining solutions may be discarded from the population. The cross-over
and selection steps may then be repeated using second-generation solutions
to create a third generation. The method may be implemented, for example,
to design the layout of a circuit board. Diversity of solutions is
increased by keeping the populations separate but allowing cross-breeding.
Показаны, что для обрабатывая данных определяет метод оптимальные разрешения к проблеме использующ генетический алгоритм. Множественные населенности вводов данных, названные разрешения, созданы и сдержаны separate from. Разрешения rated основанные на их целесообазности. Разрешения от одной населенности совмещены, или "cross-bred," с разрешениями от другой населенности для того чтобы создать разрешения отродья. Связывают с одним из исходнаяа совокупность и классифицируют отродье cross-over. Самые желательные разрешения внутри населенность выбраны от разрешений родителя и отродья для того чтобы сформировать следующее поколение разрешений. Остальные разрешения могут быть сброшены от населенности. Шаги cross-over и выбора могут после этого быть повторены использующ second-generation разрешения для того чтобы создать третье поколение. Метод может быть снабжен, например, для того чтобы конструировать план монтажной платы. Разнообразность разрешений увеличена путем держать населенностей отдельно но позволять метизацию.
