@Article{, title={Optimal Population Size for Genetic Algorithm Using Fuzzy System أفضل حجم مجتمع للخوارزمية الجينية باستخدام النظام المضبب}, author={Emad S. Jabber عماد شعـلان جبر}, journal={Basrah Journal of Science (Bas J Sci) مجلة البصرة للعلوم}, volume={25}, number={2A english}, pages={66-77}, year={2007}, abstract={A genetic algorithm (GA) uses the idea of biological evolution to seek good solutions to problems with very large search spaces. It has the following parameters: population size, crossover rate, and mutation rate. The selection of the initial parameters for a GA is very difficult. Some attempts to find optimal combination of parameters used trial and error methods or combination approaches, while others used a GA to find optimal parameters for another GA.The current work uses fuzzy system to determine optimal population size for any problem which is used the Genetic Algorithm. Two combinatorial problems with a large search space are used to test the effectiveness of the current work. The results are validated and GA is shown to be effective for the tested problems

تستخدم الخوارزمية الجينية فكرة التطور البايولوجي للبحث عن حلول جيده للمسألة مع مجالات بحثية واسعة ،حيث إنها تمتلك المعلمات التالية : حجم المجتمع، معدل التزاوج و معدل الطفرة . تعتبر عملية اختيار المعلمات الابتدائية للخوارزمية الجينية صعبة جدا، حيث هنالك بعض المحاولات لإيجاد التوافق الأمثل للمعلمات منها استخدام طريقة التجربة والخطأ وطرق توافقية، بينما تستخدم طرق أخرى الخوارزمية الجينية لإيجاد المعلمات المثلى لخوارزمية جينية أخرى. العمل الحالي يستخدم النظام المضبب لتحديد أمثل حجم مجتمع لأي مسالة تستخدم الخوارزمية الجينية. استخدمت مسألتان توافقيتان تمتلكان فضاء بحث واسع لاختبار تأثيرات العمل الحالي، حيث أظهرت الخوارزمية الجينية فاعلية للمسائل التي تم اختبارها و كانت النتائج قانونية} }