No i dotarliśmy… ostatni post w ramach Daj się poznać. Na dobrej zabawie czas szybko płynie, ale nie możemy pominąć podsumowania tego co się działo w ostatnich 10 tygodniach. Co więc udało się osiągnąć?

Jak możemy jeszcze poprawić inicjalizację populacji easyGALib i jaki ma to wpływ na rozwiązanie problemu wędrownego sprzedawcy.

Kilka słów o implementacji rozwiązania problemu komiwojażera za pomocą algorytmu genetycznego i pierwsze uruchomienie easyGALib.

Była już teoria, była metoda bazowa, to teraz czas sprawdzić jak wygląda krzyżowanie i mutacja chromosomu w szczegółowej implementacji.

O czym mówi kolejna z reguł SOLID, czyli zasada pojedynczej odpowiedzialności i jakie ma zastosowanie w kodzie biblioteki easyGALib.

W ostatnim poście nieco przybliżyłem teorię jeżeli chodzi o selekcję chromosomów do kolejnych generacji w algorytmach genetycznych. Tym razem zobaczymy jak będzie wyglądała sama implementacja selekcji w easyGALib.

Święta świętami, ale praca nad projektem musi iść do przodu! Tym razem weźmiemy się za to jak będą wyglądały obiekty, na których operuje każdy algorytm genetyczny, czyli omówimy rodzaje chromosomów w easyGALib.

O czym właściwie mówi jedna z zasad SOLID - zasada segregacji interfejsów i jak ma się to do ilości interfejsów w projekcie easyGALib.

Zasada odwracania zależności - co to jest i jakie jest jej wykorzystanie w projektowaniu architektury oprogramowania takiego jak biblioteka easyGALib.

W poprzednim poście obiecałem Ci, Drogi Czytelniku, obszerną informację na temat projektu, który będę realizował i wytłumaczenie dlaczego akurat idę w tę stronę. Skoro wiesz już co nieco o algorytmach genetycznych, pora na założenia i opis projektu easyGALib, realizowanego w ramach konkursu #dajsiepoznac!