De grundläggande principerna för Genetisk Algoritm föreslogs först av Holland [4]. Det är inspirerat av mekanismen för naturligt urval där starkare individer sannolikt skulle vara vinnarna i en konkurrerande miljö. Här använder GA en direkt analogi av en sådan naturlig utveckling. Den förutsätter att en potentiell lösning av ett problem är en individ och kan representeras av en uppsättning parametrar. Dessa parametrar, som betraktas som gener i en kromosom, kan struktureras av en sträng av värden i binär form. Ett positivt värde, känt som fitness värde, används för att återspegla graden av "godhet" av kromosomen, som i allmänhet korreleras med den objektiva funktionen av problemet. Genom en genetisk evolution har monterkromosomen en tendens att ge avkomma av god kvalitet, vilket innebär en bättre lösning på problemet. I en praktisk tillämpning av GA, en population pool av kromosomer måste installeras och de kan slumpmässigt ställas in initialt. I varje cykel av genetisk evolution, skapas en efterföljande generation från kromosomerna i den nuvarande populationen. Detta kan endast uppnås om en grupp av dessa kromosomer, som i allmänhet kallas "föräldrarna", eller en samlingsterm "mating pool" väljs via en särskild urvalsrutin med proportionell urvalsmekanism. Föräldrarnas gener ska blandas och rekombineras för produktion av avkomma i nästa generation via crossover operation. Dessa avkomma utsätts för mutation som en annan naturlig process. Det förväntas från denna utvecklingsprocess (manipulering av gener) att en "bättre" kromosom kommer att skapa ett större antal avkomma, vilket i slutändan säkerställer en högre chans att överleva i den efterföljande generationen. Denna process emulerar överlevnad-av-passande-test mekanism i naturen. Evolutionscykeln upprepas tills ett önskat avslutningskriterium har uppnåtts. Detta kriterium kan fastställas genom antalet utvecklingscykler (beräkningskörningar) eller antalet variationer mellan olika generationer, eller ett fördefinierat värde av lämplighet. Genom att göra så, generationspoolen kommer att slås samman där den slutliga kromosomen fram som lösningen på problemet av oro. För dess användning inom kontrollsystemteknik kan GA tillämpas på ett antal kontrollmetoder för att förbättra systemets övergripande prestanda. I de flesta av regulatorns konstruktioner krävs att vissa parametrar optimeras för att ge en bättre övergripande kontrollprestanda. Dessutom kan regulatorns konfiguration eller ordning optimeras för att minska systemets komplexitet. Vid klassiskt PID-kontrollproblem bör de nödvändiga treterm-parametrarna, som kallas proportionell, integral och derivatvinst, bestämmas optimalt. Trots metoden av Ziegler-Nichols (ZN) ultimate-cycle tuning schema, dessa parametrar kan optimalt erhållas via GA. Framgångsrika implementeringar finns i pH-neutraliseringsprocessen [12], och värmeväxlarsystemet [8].
Alla agentbeteenden optimerades med hjälp av en genetisk algoritm (GA) REF.
Genetic Algorithms : Concepts and Designs
{'venue': 'Assembly Automation', 'journal': 'Assembly Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}