Генетический алгоритм, Применение и реализация Опции

[LOVE133]

Задача : Имеется инвестиционный капитал , который нужно распределить среди 10 фирм.Для каждой фирмы задана функция зависимости прибыли от объема вложений.Требуется найти наиболее прибыльный вариант распределения капитала при условии, что заданы минимальный и максимальный объемы вложения для каждого проекта.
Решать собираюсь так - Распределяем рандомом капитал,задаем для каждого предприятия функцию,максимальное и минимальное вложение.Теперь вопросы
1) что брать за хромосому?
2) как определить оценочную функцию в данном случае?Стремиться все должно к максимуму прибыли, но какой функцией это реализовывать?
3) Как определить функицю мутации и коэффициент мутации.
В задаче должны варьироваться количество хромосом N ( я так думаю - это количество возможных вариантов из которых делается селекция и мутации) , и этот самый коэффициент мутации.

[LOVE133]

Давайте вместе...Делаем так
1) 1 хромосома - одна инвестиция в i-ое предприятие
2) особью будет считаться тот самый вектор , который состоит из 10 хромосом инвестиций в каждое предприятие .Вот тут вопрос сразу, как инициализировать особь ( создать 10 хромосом ) в зависимости от того что нам заданы макс. и мин. вложений? Это уже больше к Паскалю, чем к алгоритму...Так же вопрос о количестве хромосом отпадает, я понимаю их ровно 10 и не больше, ни меньше. Генотип особи - есть решение
3) создаем популяцию - какое-то количество особей.Выживаемость каждой особи будет являться значение той самой оценочной функции (Fitness ), то есть считаем прибыль в каждом случае и ставим это за коэффициент выживаемости. Только как сформировать функцию, елси нам даны только ( да и то в условии не даны, сама придумаю ) значения функция для каждой отдельной фирмы?
4) начинаем цикл эволюции "Он подразделяется на три основные операции: подсчет вероятностей стать родителем для особей популяции (селекция или отбор), порождение новой популяции (скрещивание и мутация), и пересчет коэффициентов выживаемости особей с проверкой условия выхода из цикла (которым является либо удельный коэффициент выживаемости – т.е. найдена особь точно соответствующая решению задачи, либо достижение порогового значения числа итераций цикла эволюции)" ( цитирую книжки)
5) ранжировать популяцию по возможности стать родителем _ то есть у кого выше fitness . того и будем скрещивать , отбираем, скрещиваем - из 2 родителей получается 2 потомка с обменявшимися генокодами? проверяем для всех новых особей fitness и заменяем половину плохих особей на половину лучших получившихся новых
6) Дальше выполняем мутацию , смотрим результат.

осоновная проблема - это определить fitness , так как функция оценки не дана ;)