1.3. Доступне програмне забезпечення генетичних алгоритмів

Генетичні алгоритми нині можна застосовувати в різ­них галузях. їх успішно використовують для розв'язування низки великих і економічно важливих задач у бізнесі і в інженерних розробках. З їх допомогою були розроблені промислові проектні рішення, що уможливили багатомільйонну економію витрат. Фі­нансові компанії широко використовують ці засоби у разі про­гнозування розвитку фінансових ринків для управління пакетами цінних паперів. Нарівні з іншими методами генетичні алгоритми, зазвичай, використовуються для оцінювання значень безперерв­них параметрів моделей великих розмірностей, для розв'язування комбінаторних задач, для задач з оптимізації, що містять одночас­но безперервні і дискретні параметри. Іншою галуззю їх застосування є використання в системах добування нових знань із вели­ких баз даних, створення і навчання стохастичних мереж, на­вчання нейронних мереж, оцінювання параметрів у задачах бага­товимірного статистичного аналізу, отримання початкових даних для виконання інших алгоритмів пошуку і оптимізації. Все це зумовило зростання заінтересованості фірм-розробників комер­ційного програмного забезпечення стосовно генетичних алгорит­мів, що в кінцевому результаті привело до появи на ринку бага­тьох програмних продуктів такого виду.

Незважаючи на те, що розв'язання конкретної оптимізаційної за­дачі часто потребує побудови генетичного алгоритму з унікальними значеннями параметрів, низка базових властивостей цих алгоритмів залишається постійною за розв'язання абсолютно різних задач. То­му здебільшого для реалізації конкретного генетичного алгоритму не потрібно створювати окремий програмний продукт.

Опишемо кілька прикладів програмного забезпечення, що дає змогу реалізовувати широкий набір генетичних алгоритмів, які можна застосовувати для розв'язування найрізноманітніших за­дач. Змінними параметрами генетичних алгоритмів у таких додат­ках, зазвичай, є різні значення ймовірностей, розмір популяції і низка специфічних властивостей алгоритму. Проте реалізація ге­нетичних операторів, як правило, єдина для всіх алгоритмів і прихована від користувача.

Пакет Evolver 4.0 компанії Palisade Corp. Пакет Evolver яв­ляє собою доповнення до програми MS Excel версій 5.0 і 7.0. При цьому Excel використовується як засіб опису початкових даних алгоритму і розрахунків у процесі його виконання. У процесі установки Evolver додає в Excel додаткову панель інструментів, яка забезпечує доступ до пакета. Якщо Evolver не запущений для виконання, то панель інструментів не відображається. У разі за­пуску Evolver додаток Excel запускається автоматично.

Пакет GeneHunter 1.0 компанії Ward System Group. Пакет GeneHunter багато чим схожий з пакетом Evolver. Він також є над­будовою над MS Excel версій 5.0 і 7.0 і запускається з меню «Сер­віс». Цей пакет русифікований і має низку додаткових настройок для генетичних алгоритмів: включення стратегій елітизму й різно­манітності. Поля вікна GeneHunter практично такі самі як і в Evolver. Однак його вікно має низку відмінностей. Для установки параметрів алгоритму служить кнопка «Параметри...». Параметри генетичного алгоритму не зберігаються автоматично з файлом Eхсel. Для збереження параметрів служить кнопка «Модель», після натиснення на яку з'являється відповідне діалогове вікно.

Пакет Genetic Training Option (GTO) компанії California Scientific Software. Пакет GTO є додатковою утилітою, що поста­вляється для нейропакета BrainMaker виробництва компанії «California Scientific Software». Він застосовується як для побу­дови нейронних мереж, так і для поліпшення створеної за допо­могою BrainMaker мережі. Але в обох випадках окремо від BrainMaker використовуватися не може.

Генетичні алгоритми складні для створення, але прості в засто­суванні — потребують від користувача тільки формалізації задачі й формування початкових даних. Така ситуація багато в чому сприяє розширенню галузей застосування генетичних алгоритмів.