Определение экстремума целевой функции с использованием генетического алгоритма

Цель данной работы заключалась в разработке программы, реализующей поиск генетическим алгоритмом точек глобального экстремума целевой функции одной переменной в заданной области поиска [-6; 6].

Данный проект реализован на C# в качестве backend-а и React - UI. Параметры для реализации генетического алгоритма:

1. Способ кодирования хромосом - код Грея
2. Вероятность скрещивания Pc = 0.85
3. Вероятность мутации Pm = 0.15
4. Формирование родительских пар - лучшие с лучшими
5. Редукция - рулетка
6. Размер популяции – 50 особей
7. Длина хромосомы - 20 бит

Целевая функция: y = -1.3 * sin(1.6x^2 - 0.3) * exp(-0.3x + 0.5)

Функционал проекта:

1. Кнопка Init - инитиализация первого поколения особей
2. Кнопка Run All - запуск генетического алгоритма до задонного кол-ва поколений
3. Кнопка Step - создание следующего поколения особей (1 раз)
4. Кнопка Stop - остановка генетического алгоритма

Демонстрация работы

Окно проекта с темной темой:

Окно проекта со светлой темой: