Genetischer Algorithmus

Zeit- und Ressourcenmanagement ist zu einem wichtigen Thema in unserer täglichen Arbeit geworden. Die routinemäßigen Probleme landwirtschaftlicher Berater bei der Verbreitung neuer Technologien unter lokalen Landwirten sind nach wie vor mühsam, da Zeit, Geld und andere Ressourcen knapp und begrenzt sind. Daher ist es für einen effektiven landwirtschaftlichen Berater wichtig, all diese Ressourcen durch die Nutzung des kürzesten Weges zu maximieren, um Kosten und Zeit bei der Bereitstellung der richtigen Technologie zu sparen. Genetische Algorithmen simulieren die Logik der darwinistischen Selektion, wie sie im biologischen Evolutionsprozess (Zellteilung, DNA, Mutation usw.) zu beobachten ist, um Probleme zu lösen. Sie basieren einerseits auf einer heuristischen Gradientenaufstiegsmethode (Selektion und Crossover) und andererseits auf einer semi-zufälligen Erkundungsmethode (Mutation). In dieser Forschungsarbeit wurde die Anwendung genetischer Algorithmen für das Optimierungsproblem untersucht, das sich aus dem Transitproblem der landwirtschaftlichen Berater bei der Verbreitung neuer Innovationen und technologischer Fortschritte in der Landwirtschaft ergibt, um die Vision 2020 zu erreichen. Es wurde eine Ordnungsdarstellung für die Kostenmatrix für 10 Städte und Chromosomen verwendet. Das Ergebnis zeigte, dass GA das Problem lösen kann.