พันธุกรรม ขั้นตอนวิธี -forex- MATLAB

พันธุกรรม ขั้นตอนวิธี -forex- MATLAB

Bbma -forex- OMA   พันธมิตร
80   กลยุทธ์ การซื้อขาย
Forex- IBAN - Nummer


Forex- เขียน สำหรับ เรา Binary ตัวเลือก การฝึกอบรม ใน ประเทศไนจีเรีย Forex- อิจฉา - Ultra- อำนาจ Forex- อุปทาน และ อุปสงค์ กลยุทธ์ หน้าผา งวด หุ้น ตัวเลือก มา funziona อิ -forex- Fineco

ปกเกล้าเจ้าอยู่หัว พารามิเตอร์ของ GA Crossover และ Mutation Probability มีสองพารามิเตอร์พื้นฐานของความน่าจะเป็น GA - ไขว้และความน่าจะเป็นของการกลายพันธุ์ ความน่าจะเป็นครอสโอเวอร์บอกว่าความถี่จะมีผลต่อครอสโอเวอร์อย่างไร ถ้าไม่มีการครอสโอเวอร์ลูกหลานเป็นสำเนาที่ถูกต้องของพ่อแม่ หากมีการครอสโอเวอร์ลูกหลานจะทำมาจากส่วนต่างๆของโครโมโซมของพ่อแม่ ถ้าความน่าจะเป็น crossover คือ 100 แล้วลูกหลานทั้งหมดจะทำโดยครอสโอเวอร์ ถ้าเป็น 0 คนรุ่นใหม่สร้างขึ้นจากสำเนาของโครโมโซมจากผู้สูงอายุ (แต่ไม่ได้หมายความว่าคนรุ่นใหม่จะเหมือนกัน) Crossover ทำด้วยความหวังว่าโครโมโซมใหม่จะมีโครโมโซมเก่าที่ดีและอาจมีโครโมโซมใหม่ดีกว่า อย่างไรก็ตามมันเป็นสิ่งที่ดีที่จะปล่อยให้บางส่วนของประชากรที่รอดชีวิตไปยังรุ่นต่อไป ความน่าจะเป็นของการกลายพันธุ์บ่งชี้ว่าความถี่ของการกลายพันธุ์ของโครโมโซมจะเป็นอย่างไร หากไม่มีการกลายพันธุ์ลูกหลานจะถูกถ่ายหลังจากการครอสโอเวอร์ (หรือสำเนา) โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงใด ๆ หากมีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นโครโมโซมบางส่วนจะเปลี่ยนไป ถ้าความน่าจะเป็นของการกลายพันธุ์คือ 100 โครโมโซมทั้งหมดมีการเปลี่ยนแปลงถ้าเป็น 0 ไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลง การกลายพันธุ์จะทำเพื่อป้องกันไม่ให้ GA ตกสู่ระดับท้องถิ่น แต่ไม่ควรเกิดขึ้นบ่อยๆเพราะ GA จะเปลี่ยนการค้นหาแบบสุ่ม พารามิเตอร์อื่น ๆ นอกจากนี้ยังมีพารามิเตอร์อื่น ๆ ของ GA หนึ่งพารามิเตอร์ที่สำคัญคือขนาดของประชากร ขนาดของประชากรบอกว่ามีโครโมโซมจำนวนเท่าใดในประชากร (ในหนึ่งรุ่น) ถ้ามีโครโมโซมน้อยเกินไป GA มีความเป็นไปได้ที่จะทำการครอสโอเวอร์และมีเพียงพื้นที่ในการค้นหาเพียงเล็กน้อย ในทางตรงกันข้ามถ้ามีโครโมโซมมากเกินไป GA จะทำงานช้าลง การวิจัยแสดงให้เห็นว่าหลังจากขีด จำกัด (ซึ่งส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับการเข้ารหัสและปัญหา) การเพิ่มขนาดประชากรไม่เป็นประโยชน์เพราะไม่สามารถแก้ปัญหาได้เร็วขึ้น คำแนะนำสำหรับพารามิเตอร์ทั้งหมดสามารถดูได้จากบทต่อไปนี้ ตัวอย่างที่นี่คุณสามารถดูตัวอย่างที่คล้ายกับก่อนหน้านี้ แต่ที่นี่คุณสามารถลองเปลี่ยนความน่าจะเป็น crossover และ mutation ได้ นอกจากนี้คุณยังสามารถควบคุมความเป็นปึกแผ่น ในกราฟด้านล่างคุณจะเห็นประสิทธิภาพของ GA สีแดงเป็นทางออกที่ดีที่สุดสีน้ำเงินคือค่าเฉลี่ย (ความเหมาะสม) ของประชากรทั้งหมด พยายามเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์และดูลักษณะการทำงานของ GA นี่คือแอปเพล็ต แต่เบราว์เซอร์ของคุณไม่สนับสนุน Java หากคุณต้องการดูแอปเพล็ตโปรดตรวจสอบความต้องการของเบราเซอร์ คำถาม: ถ้าคุณพยายามที่จะเพิ่มความน่าจะเป็นการกลายพันธุ์ถึง 100, GA จะเริ่มทำงานแปลกมากเกือบเช่นถ้าความน่าจะเป็นของการกลายพันธุ์เป็น 0 คุณรู้ไหมว่าทำไมคุณสามารถใช้คำใบ้และถ้าคุณยังไม่ทราบให้ดูที่วิธีการพันธุกรรม อัลกอริธึมถูกคิดค้นเพื่อเลียนแบบกระบวนการบางอย่างที่สังเกตได้ในวิวัฒนาการตามธรรมชาติ หลายคนรวมทั้งนักชีววิทยาต่างประหลาดใจว่าชีวิตในระดับความซับซ้อนที่เราสังเกตเห็นได้มีวิวัฒนาการมาในระยะเวลาสั้น ๆ ที่ได้จากบันทึกฟอสซิล ความคิดกับ GA คือการใช้พลังแห่งวิวัฒนาการเพื่อแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ พ่อของขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมเดิมคือ John Holland ซึ่งคิดค้นขึ้นในช่วงต้นทศวรรษ 1970 อัลกอริธึมพันธุกรรมคืออะไรอัลกอริธึมการค้นหาแบบ heuristic แบบปรับตัวขึ้นอยู่กับความคิดวิวัฒนาการของการคัดเลือกโดยธรรมชาติและพันธุกรรม ดังนั้นพวกเขาจึงเป็นตัวแทนของการใช้ประโยชน์อย่างชาญฉลาดของการค้นหาแบบสุ่มที่ใช้ในการแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ แม้ว่าจะเป็นแบบ randomized GA จะไม่เป็นไปโดยสุจริต แต่พวกเขาใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ผ่านมาเพื่อนำการค้นหาไปสู่พื้นที่ที่มีประสิทธิภาพที่ดีขึ้นภายในพื้นที่การค้นหา เทคนิคพื้นฐานของ GAs ได้รับการออกแบบเพื่อจำลองกระบวนการในระบบธรรมชาติที่จำเป็นสำหรับการวิวัฒนาการโดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่ปฏิบัติตามหลักการที่ Charles Darwin ได้วางไว้ก่อนเพื่อความอยู่รอดของสิ่งมีชีวิตที่เหมาะสมที่สุดเนื่องจากในธรรมชาติการแข่งขันระหว่างบุคคลสำหรับทรัพยากรที่ไม่เพียงพอทำให้เกิดผลลัพธ์ที่เหมาะสมที่สุด บุคคลที่มีอำนาจเหนือคนที่อ่อนแอกว่า ทำไมอัลกอริทึมทางพันธุกรรมจึงดีกว่า AI แบบเดิมเนื่องจากมีประสิทธิภาพมากขึ้น แตกต่างจากระบบ AI แบบเก่าพวกเขาไม่แตกง่ายแม้อินพุตจะเปลี่ยนไปเล็กน้อยหรือเมื่อมีเสียงดัง นอกจากนี้ในการค้นหาพื้นที่ของรัฐขนาดใหญ่สภาพพื้นที่หลายรูปแบบหรือพื้นผิว n มิติอัลกอริทึมทางพันธุกรรมอาจมีประโยชน์อย่างมากในการค้นหาเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพทั่วไป (การเขียนโปรแกรมเชิงเส้น heuristic ความลึกครั้งแรกลมหายใจแรกและ praxis) ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมภาพรวม GAs จำลองการอยู่รอดของ fittest ในหมู่ประชาชนผ่านรุ่นต่อเนื่องสำหรับการแก้ปัญหา แต่ละรุ่นประกอบด้วยจำนวนสายอักขระที่คล้ายคลึงกับโครโมโซมที่เราเห็นในดีเอ็นเอของเรา แต่ละคนแสดงถึงจุดในพื้นที่การค้นหาและทางออกที่เป็นไปได้ บุคคลในประชากรจะถูกทำให้ผ่านกระบวนการวิวัฒนาการแล้ว GAs จะขึ้นอยู่กับความคล้ายคลึงกับโครงสร้างทางพันธุกรรมและพฤติกรรมของโครโมโซมภายในประชากรของบุคคลที่ใช้พื้นฐานดังต่อไปนี้: บุคคลในประชากรที่แข่งขันกันเพื่อหาแหล่งข้อมูลและเพื่อน ๆ บุคคลที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในการแข่งขันแต่ละครั้งจะมีลูกมากกว่าเด็กที่ทำงานได้ไม่ดี ยีนจากบุคคลที่ดีแพร่กระจายไปทั่วประชากรเพื่อให้พ่อแม่ที่ดีสองคนอาจจะทำให้ลูกหลานที่ดีกว่าพ่อแม่ทั้งสองคน ดังนั้นแต่ละยุคต่อเนื่องจะเหมาะกับสภาพแวดล้อมของพวกเขามากขึ้น พื้นที่การค้นหาประชากรที่อยู่ในกลุ่มบุคคลจะอยู่ในพื้นที่การค้นหาของ GA ซึ่งแต่ละไซต์จะแสดงวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ แต่ละคนมีรหัสเป็นเวกเตอร์ความยาว จำกัด ของส่วนประกอบหรือตัวแปรในรูปแบบของตัวอักษรบางตัวโดยปกติจะเป็นตัวอักษรไบนารี เพื่อเปรียบเทียบความคล้ายคลึงกันทางพันธุกรรมต่อไปบุคคลเหล่านี้จะเปรียบกับโครโมโซมและตัวแปรเหล่านี้มีลักษณะคล้ายคลึงกับยีน ดังนั้นโครโมโซม (สารละลาย) ประกอบด้วยยีนหลายตัว (ตัวแปร) คะแนนการออกกำลังกายถูกกำหนดให้กับโซลูชันที่แสดงถึงความสามารถของแต่ละบุคคลในการแข่งขัน บุคคลที่มีคะแนนการออกกำลังกายที่เหมาะสม (หรือใกล้เคียงที่สุด) จะได้รับการขอ GA มีเป้าหมายที่จะใช้วิธีการคัดเลือกพันธุ์เพื่อให้ลูกหลานดีกว่าพ่อแม่โดยการรวมข้อมูลจากโครโมโซม GA รักษาประชากรของ n โครโมโซม (โซลูชัน) ที่มีค่าฟิตเนสที่เกี่ยวข้อง บิดามารดาได้รับการคัดเลือกให้เป็นคู่ครองโดยอาศัยสมรรถภาพการผลิตลูกหลานผ่านแผนการสืบพันธุ์ ดังนั้นการแก้ปัญหาอย่างเหมาะสมจะให้โอกาสในการสืบพันธุ์มากขึ้นเพื่อให้ลูกหลานได้รับมรดกจากพ่อแม่แต่ละราย ในฐานะพ่อแม่และลูกหลานต้องจัดเตรียมห้องสำหรับผู้ที่มาใหม่เนื่องจากประชากรจะถูกเก็บไว้ที่ขนาดคงที่ บุคคลในประชากรตายและถูกแทนที่ด้วยโซลูชั่นใหม่ในที่สุดการสร้างคนรุ่นใหม่เมื่อมีโอกาสผสมพันธุ์ในประชากรเก่าหมดลงแล้ว ด้วยวิธีนี้หวังว่าคนรุ่นต่อไปจะได้รับการแก้ไขปัญหาที่ดีขึ้นในขณะที่โซลูชันที่เหมาะสมที่สุดจะตายออกไป มีการสร้างโซลูชันใหม่ ๆ ที่มียีนดีกว่ายีนดีกว่าวิธีทั่วไปในรุ่นก่อน ๆ แต่ละรุ่นต่อ ๆ ไปจะมีโซลูชันบางส่วนที่ดีกว่ารุ่นก่อน ๆ ในที่สุดเมื่อประชากรมีการผสานและไม่ได้ผลิตลูกหลานอย่างเห็นได้ชัดที่แตกต่างจากผู้ที่อยู่ในรุ่นก่อนหน้าอัลกอริทึมตัวเองได้กล่าวว่าได้แปรสภาพไปยังชุดของการแก้ปัญหาในมือ อัลกอริทึมจะดำเนินการผ่านทางผู้ให้บริการสามราย: การเลือกซึ่งหมายถึงการอยู่รอดของ crossover ที่เหมาะสมที่สุดซึ่งหมายถึงการผสมพันธุ์ระหว่างการกลายพันธุ์ของแต่ละบุคคลซึ่งแนะนำการปรับเปลี่ยนแบบสุ่ม 1. แนวคิดที่สำคัญของ Operator: ให้ความสำคัญแก่บุคคลที่ดีกว่าช่วยให้พวกเขาสามารถถ่ายทอดยีนของพวกเขาไปสู่คนรุ่นต่อไปได้ ความดีของแต่ละคนขึ้นอยู่กับสมรรถภาพ การออกกำลังกายอาจถูกกำหนดโดยฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์หรือโดยการตัดสินอัตนัย 2. Crossover Operator Prime โดดเด่นของ GA จากเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพอื่น ๆ บุคคลสองคนได้รับการคัดเลือกจากประชากรโดยใช้ตัวเลือกการดำเนินการเว็บไซต์ครอสโอเวอร์ตามสายบิตจะได้รับการสุ่มตัวอย่างค่าของทั้งสองสายจะแลกเปลี่ยนได้ถึงจุดนี้หาก S1000000 และ s2111111 และจุดไขว้คือ 2 แล้ว S1110000 และ s2001111 ทั้งสองลูกใหม่ที่สร้างขึ้นจากการผสมพันธุ์นี้จะใส่ลงในรุ่นต่อไปของประชากรโดย recombining ส่วนของบุคคลที่ดีกระบวนการนี้มีแนวโน้มที่จะสร้างบุคคลที่ดียิ่งขึ้น 3 Mutation Operator กับต่ำบาง ความน่าจะเป็นส่วนหนึ่งของบุคคลใหม่จะมีบางส่วนของพวกเขาบิตพลิก มีวัตถุประสงค์เพื่อรักษาความหลากหลายภายในประชากรและยับยั้งการบรรจบกันก่อนวัยอันควร การกลายพันธุ์โดยลำพังทำให้เกิดการเดินสุ่มผ่านพื้นที่ค้นหาการกลายพันธุ์และการคัดเลือก (โดยไม่มีไขว้) สร้างแบบขนานและไม่เอื้ออำนวยต่อการปีนเขาอัลกอริธึมผลกระทบของผู้ดำเนินการทางพันธุกรรมโดยการเลือกเพียงอย่างเดียวจะทำให้ประชากรมีสำเนาของบุคคลที่ดีที่สุดจาก ประชากรการใช้ตัวเลือกและตัวดำเนินการแบบไขว้จะมีแนวโน้มที่จะทำให้อัลกอริทึมสามารถรวมกันได้ดี แต่วิธีย่อยที่ดีที่สุดการใช้การกลายพันธุ์ทำให้เกิดการเดินสุ่มผ่านพื้นที่ค้นหา การใช้การเลือกและการกลายพันธุ์จะสร้างอัลกอริธึมการปีนเนินเขาคู่ขนานและทนต่อเสียงรบกวนอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างประชากร (t) กำหนดสมรรถภาพทางกายของประชากร (t) ทำซ้ำพ่อแม่เลือกจากประชากร (t) ทำการครอสโอเวอร์กับพ่อแม่ที่สร้างประชากร (t1) ทำการกลายพันธุ์ ประชากร (t1) กำหนดสมรรถนะของประชากร (t1) จนกว่าบุคคลที่ดีที่สุดจะดีพอในหมวดย่อยก่อนหน้านี้มีการอ้างว่าผ่านการดำเนินการของการคัดเลือกการครอสโอเวอร์และการกลายพันธุ์ GA จะมาบรรจบกันต่อเนื่องไปทั่วโลก (หรือใกล้โลก) Optium ทำไมการดำเนินการที่เรียบง่ายเหล่านี้ควรสร้าง techiques ที่รวดเร็วมีประโยชน์และมีประสิทธิภาพเป็นผลมาจากข้อเท็จจริงที่ว่า GA รวมทิศทางและโอกาสในการค้นหาอย่างมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพ เนื่องจากจำนวนประชากรโดยนัยจะมีข้อมูลมากกว่าเพียงแค่คะแนนการออกกำลังกายส่วนบุคคล GA จึงรวมข้อมูลที่ซ่อนไว้ในโซลูชันพร้อมกับข้อมูลที่ดีจากโซลูชันอื่นเพื่อสร้างโซลูชันใหม่ ๆ ที่มีการสร้างความสัมพันธ์ที่ดีจากพ่อแม่ทั้งสองอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ความสามารถของอัลกอริทึมในการสำรวจและใช้ประโยชน์พร้อมกันจำนวนที่เพิ่มขึ้นของเหตุผลทางทฤษฎีและการประยุกต์ใช้งานที่ประสบความสำเร็จในการแก้ปัญหาในโลกแห่งความจริงช่วยเสริมข้อสรุปว่า GA เป็นเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพ การแนะนำขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม mit press แก้ไขโดย Melanie Mitchell ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมทางวิศวกรรมและวิทยาการคอมพิวเตอร์แก้ไขโดย G. Winter et al .. c1995 ฐานรากของอัลกอริทึมทางพันธุกรรมที่แก้ไขโดย Gregory J.E. Rawlins c1991 สำหรับรายละเอียดของการประยุกต์ใช้ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมโปรดดูที่เพื่อนของฉัน Chun บทความ Article.Geneetic Algorithms in Plain English จุดมุ่งหมายของการกวดวิชานี้คือการอธิบายขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมพอสำหรับคุณเพื่อให้สามารถใช้พวกเขาในโครงการของคุณเอง นี่เป็นแบบฝึกหัดที่ขาดไม่ได้เลยที่จำเป็นสำหรับการกวดวิชา ฉันจะไม่ไปลึกมากและฉันจะไม่ทำให้ตกใจกับคุณด้วยความวิตกกังวลคณิตศาสตร์โดยการขว้างปาสมการชั่วร้ายที่คุณทุกสองสามประโยค ในความเป็นจริงฉันไม่ได้ไปโยนสมาธิที่น่ารังเกียจใด ๆ ที่คุณได้ทั้งหมดไม่ได้อยู่ในการกวดวิชานี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งต่อไป ltsmilegt กวดวิชานี้ได้รับการออกแบบเพื่อให้สามารถอ่านได้สองครั้ง ดังนั้นอย่ากังวลถ้าน้อยของมันทำให้รู้สึกครั้งแรกที่คุณศึกษามัน (ผู้อ่านเดวิด Levin แปลบทแนะนำเป็นภาษาฝรั่งเศสคุณสามารถหาได้จากที่นี่) ครั้งแรกบทเรียนชีววิทยาทุกๆสิ่งมีชีวิตอยู่ ชุดของกฎระเบียบพิมพ์เขียวเพื่อที่จะพูดอธิบายว่าสิ่งมีชีวิตที่ถูกสร้างขึ้นจากกลุ่มอาคารเล็ก ๆ ของชีวิต กฎเหล่านี้จะถูกเข้ารหัสในยีนของสิ่งมีชีวิตซึ่งจะเชื่อมต่อกันเป็นสตริงที่เรียกว่าโครโมโซม ยีนแต่ละตัวแสดงถึงลักษณะเฉพาะของสิ่งมีชีวิตเช่นสีตาหรือสีผมและมีการตั้งค่าต่างๆกัน ตัวอย่างเช่นการตั้งค่าสำหรับยีนสีผมอาจเป็นสีบลอนด์สีดำหรือสีน้ำตาลแดง ยีนเหล่านี้และการตั้งค่าของพวกเขามักจะเรียกว่า genotype ของสิ่งมีชีวิต การแสดงออกทางกายภาพของยีน - ตัวเอง - เรียกว่าฟีโนไทป์ เมื่อสองสิ่งมีชีวิตคู่พวกเขาร่วมยีนของพวกเขา ผลลูกหลานอาจจบลงครึ่งยีนจากพ่อแม่คนหนึ่งและอีกครึ่งหนึ่งจากอีก กระบวนการนี้เรียกว่า recombination บางครั้งอาจมีการกลายพันธุ์ของยีน โดยปกติแล้วยีนที่กลายพันธุ์นี้จะไม่ส่งผลต่อการพัฒนาฟีโนไทป์ แต่ในบางโอกาสจะแสดงออกในสิ่งมีชีวิตเป็นลักษณะใหม่ ชีวิตบนโลกมีวิวัฒนาการมาจากกระบวนการคัดเลือกโดยธรรมชาติการรวมตัวใหม่และการกลายพันธุ์ เพื่อแสดงให้เห็นว่ากระบวนการเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อผลิตพืชและสัตว์หลากหลายประเภทที่เราแบ่งปันโลกของเราอย่างไรให้ฉันเล่าเรื่องเล็ก ๆ น้อย ๆ กาลครั้งหนึ่งมีอยู่ชนิดของสิ่งมีชีวิตที่เรียกว่า Hooters Hooters ได้พัฒนาขึ้นภายในขอบเขตมืดของระบบถ้ำขนาดใหญ่ที่ซ่อนอยู่ลึกเข้าไปในบาดาลของเทือกเขา Theyd มีชีวิตที่เรียบง่ายรู้สึกและมีกลิ่นหอมรอบ ๆ กำแพงถ้ำที่ชื้นสำหรับสาหร่ายที่พวกเขาชอบกินมาก ๆ ระหว่างก้อนหินและในช่วงเวลาแห่งการผสมพันธุ์การฟังอย่างตั้งใจสำหรับคนอื่น ๆ Hooters ไม่มีร่องรอยในถ้ำมันเป็นเพียงนกฮูก, สาหร่ายและกระสุนที่เป็นมิตรเป็นครั้งคราวดังนั้น Hooters ไม่เคยมีอะไรที่ต้องกลัว (ยกเว้นบางครั้งอาจมีอารมณ์ไม่ดี Hooter) แม่น้ำใต้ดินไหลผ่านระบบถ้ำและน้ำอย่างต่อเนื่องหยดลงผ่านโต๊ะน้ำนำมันด้วยสารอาหารที่สดใหม่สาหร่ายเติบโตขึ้นเพื่อให้มีเสมอมากมายที่จะกินและดื่ม อย่างไรก็ตามแม้ว่า Hooters สามารถรู้สึกและได้ยินได้ดีพวกเขาไม่เคยมีความจำเป็นต้องตาในมืดสนามของถ้ำและเป็นผลให้ตาบอดโดยสิ้นเชิง นี้ไม่เคยดูเหมือนจะกังวลใด ๆ ของ Hooters แม้ว่าและพวกเขาทั้งหมดมีปลาวาฬของเวลา munching ไปและ hooting ในความมืด แล้วสักวันหนึ่งเกิดแผ่นดินไหวเกิดขึ้นบางส่วนของระบบถ้ำยุบและเป็นครั้งแรกในหลายพันปี Hooters รู้สึกอบอุ่นของแสงแดดบนผิวของพวกเขาและ springiness นุ่มของตะไคร่น้ำใต้เท้าของพวกเขา Hooters กล้าหาญได้ลิ้มรสมอสและพบว่ามันกินได้ดีกว่าสาหร่ายถ้ำ quotOooooooooohquot พวกเขา hooted ระหว่าง mouthfuls ของตะไคร่น้ำและทันทีที่ได้รับการ gobbled ขึ้นโดยนกอินทรี marauding ผู้ที่ได้บินเข้าเพื่อดูสิ่งที่ทั้งหมดเป็นเรื่องเกี่ยวกับความสับสนวุ่นวาย ในขณะที่มันดูราวกับว่านกฮูตเตอร์อาจถูกไล่ล่าเพื่อการสูญพันธุ์แม้ว่าพวกเขาจะชอบกินมอสส์ก็ตามก็ไม่สามารถบอกได้ว่ามีนกอินทรีบินอยู่ข้างบนหรือไม่ ไม่เพียงแค่นั้นพวกเขาก็ไม่สามารถบอกได้ว่าพวกเขาถูกซ่อนอยู่ใต้หินหรือไม่เว้นแต่ว่าจะต่ำพอที่จะไปถึงด้วยเครื่องรู้สึกของพวกเขา ทุกวันมีนกฮูเกอร์หลายคนสะดุดออกมาจากถ้ำที่มีกลิ่นหอมหวาน ๆ จากตะไคร่น้ำในรูจมูกของพวกเขาเพื่อให้นกอินทรีบินออกไปอย่างรวดเร็ว สถานการณ์ของพวกเขาดูแย่มาก โชคดีที่ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาประชากรของ Hooters เติบโตขึ้นเป็นอย่างมากในความปลอดภัยของถ้ำและพอของพวกเขามีชีวิตรอดเพื่อคู่ - หลังจากทั้งหมดนกอินทรีสามารถกินมาก อยู่มาวันหนึ่งลูกของ Hooters เกิดมาร่วมกับยีนเซลล์ผิวที่กลายพันธุ์ ยีนชนิดนี้มีหน้าที่ในการพัฒนาเซลล์ผิวที่หน้าผาก ในระหว่างการพัฒนาทารก Hooters เมื่อเซลล์ผิวของพวกเขาเติบโตจากคำแนะนำของยีนที่กลายพันธุ์พวกเขามีความไวต่อแสงเล็กน้อย ทารกใหม่แต่ละคน Hooter รู้สึกได้ถึงบางสิ่งบางอย่างที่ปิดกั้นแสงไปที่หน้าผากหรือไม่ เมื่อเหล่าตุ๊กตาทารกตัวเล็ก ๆ เหล่านี้โตขึ้นเป็นนกฮูตเตอร์ที่ใหญ่กว่าและเสี่ยงในแสงที่จะกินมอสส์พวกเขาสามารถบอกได้ว่ามีอะไรบางอย่างโฉบเหนือศีรษะหรือไม่ ดังนั้นนกฮูตเตอร์เหล่านี้โตขึ้นเพื่อมีโอกาสรอดชีวิตได้ดีกว่าญาติคนตาบอดโดยสิ้นเชิง และเพราะพวกเขามีโอกาสรอดชีวิตที่ดีกว่าพวกเขาทำซ้ำได้มากขึ้นจึงผ่านยีนเซลล์ผิวใหม่ที่มีความไวต่อแสงไปยังลูกหลานของพวกเขา หลังจากที่สั้นมากในขณะที่ประชากรกลายเป็นจุดเด่นโดย Hooters กับข้อได้เปรียบเล็กน้อยนี้ ตอนนี้ให้ซิปสองสามพันชั่วพริบตาในอนาคต ถ้าคุณคาดการณ์กระบวนการนี้ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาและเกี่ยวข้องกับการกลายพันธุ์เล็ก ๆ ที่เกิดขึ้นในยีนเซลล์ผิวมันง่ายที่จะจินตนาการกระบวนการที่เซลล์ที่ไวต่อแสงหนึ่งเซลล์อาจกลายเป็นกระจุกของเซลล์ที่ไวต่อแสงและเซลล์ภายในของกอ อาจกลายพันธุ์ไปแข็งในพื้นที่รูปเลนส์เล็ก ๆ ซึ่งจะช่วยในการรวบรวมแสงและโฟกัสไปในที่เดียว ไม่ยากที่จะมองเห็นการกลายพันธุ์ที่ก่อให้เกิดพื้นที่การรวบรวมแสงสองแห่งซึ่งจะให้ภาพวิสัยทัศน์เกี่ยวกับกล้องส่องทางไกล นี่เป็นข้อได้เปรียบอย่างมากสำหรับลูกพี่ลูกน้อง Cyclopsian ของพวกเขาขณะที่ Hooters สามารถที่จะตัดสินระยะทางได้อย่างถูกต้องและมีมุมมองที่กว้างขึ้น ในขณะที่คุณสามารถเห็นกระบวนการของการคัดเลือกโดยธรรมชาติการอยู่รอดของสิ่งมีชีวิตที่เหมาะสมและการกลายพันธุ์ของยีนมีบทบาทที่มีประสิทธิภาพมากในการพัฒนาสิ่งมีชีวิต แต่การรวมตัวกันใหม่จะเข้ากับแผนการของสิ่งต่างๆได้อย่างไรเพื่อแสดงให้เห็นว่าฉันจำเป็นต้องบอกเกี่ยวกับ Hooters อื่น ๆ ในเวลาเดียวกัน Hooters กับเซลล์ที่ไวต่อแสงกำลังเล็ดลอดไปรอบ ๆ ในมอสและล้อเล่นนกอินทรีอีกตัวหนึ่งของ Hooters ได้เกิดมาซึ่งใช้ยีนที่กลายพันธุ์ซึ่งส่งผลต่อ hooter ของพวกเขา การกลายพันธุ์นี้ก่อให้เกิด hooter ที่ใหญ่กว่าลูกพี่ลูกน้องของพวกมันเล็กน้อยและเนื่องจากมันใหญ่กว่าพวกมันสามารถที่จะอยู่ในระยะทางไกลได้ สิ่งนี้กลายเป็นประโยชน์ในประชากรที่ลดลงอย่างรวดเร็วเพราะคนโหดเหี้ยมกับคนที่โตขึ้นสามารถเรียกหาเพื่อนที่มีศักยภาพซึ่งตั้งอยู่ห่างไกล ไม่เพียงแค่นั้น แต่หญิง Hooters เริ่มแสดงความชอบกับผู้ชายที่มีขนาดใหญ่กว่า ผลพวงของเรื่องนี้คือการที่ Hooters ที่ได้รับการยกย่องดีกว่านั้นมีโอกาสที่จะมีโอกาสผสมพันธุ์ได้ดีกว่า Hooters ในช่วงเวลาที่มีขนาดใหญ่ hooters กลายเป็นที่แพร่หลายในประชากร แล้วหนึ่งวันที่ดีหญิง Hooter กับยีนสำหรับเซลล์ผิวที่บอบบางแสงพบ Hooter ชายกับยีนสำหรับการผลิต hooters ใหญ่ พวกเขาตกหลุมรักและไม่นานหลังจากนั้นก็หยิบลูกไก่เด็กทารกที่น่ารัก ตอนนี้เพราะโครโมโซมทารกมีการรวมตัวกันของโครโมโซมของพ่อแม่ทั้งสองคนทารกบางคนมียีนพิเศษร่วมกันและเติบโตขึ้นไม่เพียง แต่จะมีเซลล์ผิวที่บอบบาง แต่มีขนาดใหญ่มากเกินไปลูกหลานใหม่เหล่านี้ดีมากในการหลีกเลี่ยงนกอินทรีและ การทำซ้ำเพื่อให้กระบวนการของวิวัฒนาการเริ่มให้ความโปรดปรานของพวกเขาและอีกครั้งหนึ่งรูปแบบที่ปรับปรุงใหม่นี้ของ Hooter กลายเป็นที่โดดเด่นในประชากร และอื่น ๆ และอื่น ๆ อัลกอริทึมทางพันธุกรรมเป็นวิธีการแก้ปัญหาด้วยการเลียนแบบกระบวนการเดียวกันที่ธรรมชาติของแม่ใช้ พวกเขาใช้การรวมกันของการคัดเลือกการรวมตัวกันใหม่และการกลายพันธุ์เพื่อพัฒนาวิธีแก้ปัญหา Neat huh เปิดหน้าเพื่อดูว่ามันทำเสร็จแล้ว
Etrade   ตัวเลือก ซื้อขาย
Fx- ตัวเลือก เครดิต สวิส