Онлайн переводчик http://translate.meta.ua
поменять
По-английски

Genetic Algorithms in Ruby
In Chapter 2, you simulated the average weight of pocket change given different coin systems. In order to find the best denominations of coins (given a specific sample of prices), the code did a brute force search of all possible configurations you were interested in. But it become apparent that, as the coin set grew larger, the time required became exponentially longer with each additional possible coin.
This happens all the time in optimization problems. Trying every possibility is only a feasible strategy for the smallest of search spaces. Happily, there are a variety of algorithms and strategies for exploring large solution spaces. Many of these algorithms take advantage of the fact that good solutions often resemble the best solutions. Searching for solutions similar to your best solutions may reveal better ones still. Of course, these strategies can get trapped in locally optimum solutions, missing even better solutions. It’s a delicate balance, but

По-украински

Генетичні Алгоритми в Рубіні
В Главі 2, ви симулювали середню вагу кишенькової зміни, що отримала системи різної монети. Для того, щоб знайти кращі назви монет (отримали специфічний зразок цін), код зробив пошук грубої сили усіх можливих конфігурацій, в яких ви були зацікавлені. Але це стають очевидними, що, оскільки набір монети ріс більшим, необхідний час став показово довше з кожною додатковою можливою монетою.
Це трапляється увесь час в проблемах оптимізації. Спроба кожної можливості - тільки здійснима стратегія для найменший із зон пошуку. Успішно, там - різноманітність алгоритмів і стратегій для дослідження великих інтервалів рішення. Багато хто з цих алгоритмів скористався фактом, що хороші рішення часто нагадують кращі рішення. Шукаючи рішень, подібних до ваших кращих рішень, можливо, виявляє краще ті все ще. Звичайно, ці стратегії можуть бути заманені в locally оптимальних рішеннях, пропускаючи навіть кращі рішення. Це - делікатний баланс, але