So’ngi ilmiy tadqiqotlar nazariyasi 6-jild 5-son respublika ilmiy-uslubiy jurnali

---

SO’NGI ILMIY TADQIQOTLAR NAZARIYASI 6-JILD 5-SON 
RESPUBLIKA ILMIY-USLUBIY JURNALI 13.05.2023 
239 
Yuqoridagi algoritmlar natijalarni yaxshilash uchun asosan iterativ texnikadan 
foydalanadi. Bitta iteratsiyani amalga oshirayotganda, ular oldingi iteratsiyada olingan 
joriy yechim yaqinida eng yaxshi echimni izlaydi. Agar shunday yechim topilsa, u joriy 
bo'ladi va yangi iteratsiya boshlanadi. Bu to'xtash qoidasi bajarilgunga qadar davom 
etadi: maqsad funktsiyasining daromadi deyarli nolga tushadi yoki belgilangan 
takrorlashlar soni bajariladi. Tabiiyki, bunday usullar faqat mahalliy optimallarni 
qidiradi va topilgan optimalning pozitsiyasi boshlang'ich nuqtaga bog'liq va global 
optimalni faqat tasodifan topish mumkin. Global optimalni topish ehtimolini oshirish 
uchun qidiruv turli boshlang'ich nuqtalari bilan bir necha marta takrorlanadi. Shunday 
qilib, qidiruv vaqti sezilarli darajada oshadi. 
Shuning uchun tavsiflangan usullarning afzalliklarini saqlaydigan va bu 
kamchilikdan xoli bo'lgan algoritmlarni ishlab chiqish qiziqish uyg'otadi. Bu 
algoritmlarga genetik algoritmlar kiradi. 
Genetik algoritmlar stoxastik evristik optimallashtirish usullari bo'lib, ularning 
asosiy g'oyasi turlarning evolyutsion rivojlanishi nazariyasidan olingan [1]. 
Evolyutsiyaning asosiy mexanizmi tabiiy tanlanishdir: ko'proq moslashgan shaxslar 
omon qolish va ko'payish ehtimoli ko'proq. Ular kamroq moslashgan shaxslarga 
qaraganda ko'proq nasl beradi. Genetik ma'lumotni uzatish orqali nasl ota-onasidan 
asosiy fazilatlarni meros qilib oladi. Shaxsning genetik ma'lumotlarining tashuvchisi 
DNK molekulalaridir. Ikki ota-ona jinsiy hujayralari birlashganda, ularning DNKlari 
o'zaro ta'sirlashib, naslning DNKsini hosil qiladi. O'zaro ta'sirning asosiy usuli - bu 
ajdodlar DNKsi ikki qismga bo'lingan, so'ngra ularning yarmi almashinadigan 
krossingover. Atrof-muhitga ta'sir qilish, masalan, radioaktivlik, ota-onalardan birining 
jinsiy hujayralarida genlarda mutatsiyaga (o'zgarishlar) olib kelishi mumkin. 
Mutatsiyaga uchragan genlar naslga o'tishi mumkin va u yangi xususiyatlarga ega 
bo'ladi. Yangi xususiyatlar ma'lum bir tur uchun foydali bo'lishi mumkin, uning 
yaroqliligini oshiradi va keyin bu xususiyatlar ushbu turda saqlanib qoladi. 
Genetik algoritmga asoslangan matematik modelni yaratishda birinchi qadam 
eritmani saqlaydigan xromosoma tuzilishini ishlab chiqishdir. Bizning holatlarimizda 
bunday "xromosoma" jadvaldir. Tanlangan tuzilma kerakli yechimga qo'yilgan barcha 
xususiyatlar va cheklovlarni, shuningdek, krossover va mutatsiya algoritmlarini amalga 
oshirish bevosita uning tanloviga bog'liqligini hisobga olishi kerak. Oxir oqibat, 
"xromosoma" ni tanlash nafaqat tezlikka, balki umuman algoritmning yaqinlashishiga 
ham ta'sir qiladi. 
Ko'rib chiqilayotgan masalani yechishning eng qulay ko'rinishlaridan biri bu uch 
o'lchovli matritsa bo'lib, 
i, j, k
o'qlari bo'ylab mos ravishda shakli, rangi va muxiti 
chiziladi. Matritsaning elementi bu xaydovchi tomonidan ushbu yol xarakati bo'yicha 
i
- 
shakli bilan 
j
- rangda 
k
- o'sha muxit bilan xarakatlanish so'rovidir. Asosan, yo’l 
davomida so'rovlar quyidagicha: dastlabki ma'lumotlarni o'rnatish bosqichida 

---