Wstęp do algorytmów genetycznych.

beeminder.sh

@@ -9,3 +9,4 @@ cat streszczenie.tex
 cat abstract.tex
 cat wstep.tex
 cat bibliografia.bib) > beeminder.txt
+wc beeminder.txt

beeminder.txt

@@ -257,6 +257,19 @@ Na algorytm genetyczny składają się:
 \item krzyżowanie,
 \item mutacja.
 \end{itemize}
+
+\subsection{Inicjalizacja populacji}
+Algorytm zaczyna się od utworzenia zbioru osobników, zwanych populacją. Każdy z
+osobników jest rozwiązaniem problemu obliczeniowego. Osobnik reprezentowany jest
+poprzez zbiór genów (parametrów), nazywanych chromosem.
+
+\textbf{Przykład}
+\subsection{Funkcja przystosowania}
+Funkcja przystosowania określa jak bardzo przystosowany jest osobnik (miara
+jakości osobnika).
+\subsection{Selekcja}
+\subsection{Krzyżowanie}
+\subsection{Mutacja}
 \chapter{Metody ekstrakcji informacji}
 % w kontekście mojego projektu
 W tym rozdziale zaprezentowane są wybrane metody,

rozdzial_1.tex

@@ -25,3 +25,16 @@ Na algorytm genetyczny składają się:
 \item krzyżowanie,
 \item mutacja.
 \end{itemize}
+
+\subsection{Inicjalizacja populacji}
+Algorytm zaczyna się od utworzenia zbioru osobników, zwanych populacją. Każdy z
+osobników jest rozwiązaniem problemu obliczeniowego. Osobnik reprezentowany jest
+poprzez zbiór genów (parametrów), nazywanych chromosem.
+
+\textbf{Przykład}
+\subsection{Funkcja przystosowania}
+Funkcja przystosowania określa jak bardzo przystosowany jest osobnik (miara
+jakości osobnika).
+\subsection{Selekcja}
+\subsection{Krzyżowanie}
+\subsection{Mutacja}