Аннотация. В работе рассмотрен один из методов оптимизации целевой функции, относящийся к эволюционным методам, а именно генетический алгоритм. Представлены основные понятия генетических алгоритмов на примере минимизации потерь при размещении вкладов в виде валюты. Описывается алгоритм программы, позволяющий обрабатывать входную информацию в виде вектора и получить значение, отвечающее критерию оптимизации.
Ключевые слова: формирование контрарных пар, кроссинговер, мутация, функция приспособленности, многомерная оптимизация, формирование новой популяции.
Abstract. The article deals with a method of objective function optimization related to the evolutionary methods, namely genetic algorithm. The basic concepts of genetic algorithms are represented at the sample of losses minimization while deposited currency funds. The author describes the program algorithm which allows to process input information into a vector and get the value responding to the optimization criterion.
Keywords: formation kontrarnyh couples crossover, mutation, fitness function, multidimensional optimization, the formation of the new population.