Решение задачи метаногенеза с использованием параллельной реализации генетического алгоритма
Классификация вычислительных систем. Стандарты для распараллеливания программ. Описание схемы параллельного выполнения алгоритма. Параллельные вычисления в решении задач метаногенеза. Генетический алгоритм, его особенности. Наложение текстуры на объекты.
Подобные документы
Классификация параллельных вычислительных систем. Описание схемы параллельного выполнения алгоритма. Рассмотрение особенностей генетического алгоритма. Особенности решения задач метаногенеза. Исследование основных методов наложения текстуры на объекты.
курсовая работа, добавлен 31.10.2017Рассмотрение эффективности применения генетического алгоритма и предложенных для него современных модификаций при решении задачи символьной регрессии методом генетического программирования. Оптимизация математических моделей сложных систем и процессов.
статья, добавлен 19.01.2018Описание решения задачи загрузки уникального оборудования с использованием гибридного популяционно-генетического алгоритма с адаптацией нестационарных решений. Упорядочивание заказов, составляющих план, по не убыванию их относительной полезности.
статья, добавлен 29.06.2017Этапы решения технических задач с помощью электронных вычислительных машин. Постановка задачи и построение алгоритма. Метод математического моделирования реальных явлений. Элементы теории алгоритмов. Свойства алгоритма и его описание, символы для схем.
лекция, добавлен 25.01.2012Краткое описание и пользовательская программа в среде Mathcad авторской версии модифицированного генетического алгоритма (МГА). Применение МГА у исследователей в задачах оптимального синтеза систем управления. Методика и результаты тестирования.
курсовая работа, добавлен 08.02.2013Повышение качества и сложности создаваемых автоматизированных устройств и систем в различных областях науки и техники. Построение временного графика производственного процесса на основе нечеткого генетического алгоритма. Решение задачи коммивояжера.
статья, добавлен 19.01.2018Понятие генетического алгоритма (ГА). Построение математической модели и адаптация алгоритма для решения уравнения с четырьмя неизвестными. Аналитическое нахождение трудоемкости программы, линейная зависимость графика функции качества от длины генотипа.
курсовая работа, добавлен 24.06.2012Изучение муравьиного алгоритма для решения задачи коммивояжера, анализ влияния параметров алгоритма на время его выполнения. Постановка задачи коммивояжера. Муравьиный алгоритм. Псевдокод алгоритма. Средства реализации алгоритма. Листинг программы.
лабораторная работа, добавлен 12.06.2020Изучение последовательного алгоритма Гаусса решения систем линейных уравнений. Программная реализация последовательного алгоритма Гаусса. Зависимость времени реализации алгоритма от размера матрицы. Вычисление эффективности параллельного алгоритма.
курсовая работа, добавлен 27.12.2019Схемы динамической самонастройки параметров генетического алгоритма. Преимущества использования непараметрического критерия Вилкоксона. Исследование целесообразности применения метода Гомеса. Настройка вероятностей выбора оператора для каждого индивида.
статья, добавлен 29.04.2018Идентификация и исследование ключевых параметров алгоритма метода генетических схем и их влияние на эффективность поиска решений в экспертных системах продукционного типа. Параметры генетического алгоритма: операторы кроссовера, мутации, инверсии.
дипломная работа, добавлен 28.04.2017Реализация последовательного алгоритма умножения матрицы на вектор. Принципы распараллеливания, определение подзадач. Выделение информационных зависимостей. Распределение подзадач по процессорам. Инициализация и завершение параллельной программы.
лабораторная работа, добавлен 18.09.2013Разработка цифрового метода выполнения арифметической операции деления. Обеспечение распараллеливания вычислительного процесса, его ускорения и повышения точности посредством алгоритма. Варианты выполнения параллельных операций и примеры решения.
статья, добавлен 25.12.2016Знакомство с программным продуктом С++, её функции и листинг. Алгоритм преобразования из двоичной системы счисления в код Грея, его отличие от римской системы счисления. Основные возможности и особенности применения генетического алгоритма в математике.
лабораторная работа, добавлен 15.03.2014Выбор наиболее эффективной аппаратной архитектуры для реализации стохастического популяционного алгоритма. Сопоставление общего времени решения задачи и времени, необходимого для инициализации CPU и GPU. Нормализованный график распределения частот.
статья, добавлен 07.03.2019Разработка схемы нахождения оптимального плана параллельного решения задачи на ВС заданного типа. Рассмотрение алгоритма получения множества нитей для каждого варианта решения задачи. Определение исходных данных. Описание разработанной программы.
курсовая работа, добавлен 23.11.2015Суть экспериментов для решения двумерной задачи ортогональной упаковки с учетом формы прямоугольников для укладки. Советы по настройке параметров генетического алгоритма, которые гарантированно приведут к получению наиболее оптимального решения задачи.
автореферат, добавлен 22.07.2018Применение генетических алгоритмов (ГА), эффективных при решении задач оптимизации, их преимущества и недостатки. Процесс настройки и контроля параметров конкретного ГА, его влияние на эффективность решения задачи. Результаты тестирования алгоритмов.
статья, добавлен 29.04.2018Разработка программного средства распараллеливания вычислительных алгоритмов. Нахождение транзитивных связей логической несовместимости и независимости операторов. Построение диаграммы выполнения для конкретной ветви алгоритма. Спецификация данных.
лабораторная работа, добавлен 27.05.2013Рассмотрение различных модификаций генетического алгоритма для адаптации в нестационарных средах. Исследование нестационарных задач дискретной оптимизации. Характеристика особенностей генетического алгоритма, обладающего свойством неявного параллелизма.
статья, добавлен 17.01.2018Обзор существующих методов для масштабирования изображений и выбор метода дающего наилучшее качество изображения. Разработка модификации алгоритма путем распараллеливания операций. Демонстрация работы с программой и оценка эффективности алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 25.06.2017Реализация последовательного алгоритма Флойда. Выделение информационных зависимостей. Масштабирование и распределение подзадач по процессорам. Инициализация параллельной программы. Сбор результирующей матрицы. Проведение вычислительных экспериментов.
лабораторная работа, добавлен 18.09.2013Описание структуры нечеткого генетического алгоритма и модификации основных генетических операторов, используемых для нахождения решения. Формирование управляющего воздействия нечеткого логического контроллера. Значения вероятностей кроссинговера.
статья, добавлен 18.01.2018- 24. Практическая реализация перспективных схем генетического поиска в инструментальной среде "GenSeacrh"
Анализ вариантов реализаций генетических операторов и схем генетического алгоритма, способов построения гибридных систем с использованием генетического поиска, определение их недостатков. Разработка оптимальной инструментальной среды "GenSeacrh".
статья, добавлен 19.01.2018 Характеристика модификации стандартного генетического алгоритма, особенности принципа его работы. Проверка работоспособности модифицированного алгоритма. Использование критериев Уилкоксона, Манна-Уитни и пакета статистической обработки данных Statistica.
статья, добавлен 19.01.2018