Исследование генетического алгоритма
Понятие 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.
Подобные документы
Математическая генетика: ее история. Основные понятия генетического алгоритма, его этапы, область применения. Поиск численного решения целевой функции с использованием генетического алгоритма: постановка задачи, реализация решения задачи на С++.
курсовая работа, добавлен 22.05.2017Разработка программы для построения графика временной функции в машинном и в реальном времени. Методы решения нелинейного уравнения: бисекции, хорд, простой итерации и Ньютона. Нахождение корней квадратного уравнения с применением алгоритма Горнера.
курсовая работа, добавлен 16.02.2016Рассмотрение особенностей параметров генетического алгоритма: численности популяции, длины бинарных кодировок, механизма отбора родительских пар, выбора схемы размножения. Исследование влияния численности популяции на количество холостых гипотез.
статья, добавлен 28.04.2017Знакомство 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 15.03.2014Идентификация 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 28.04.2017Анализ структурно-функционального решения интеллектуального хранилища. Индексирование документов как важная операция, обеспечивающая возможности информационного поиска. Особенность адаптации стандартного генетического алгоритма к задаче кластеризации.
статья, добавлен 18.01.2018Применение математического и численного моделирования в нейробиологии. Оптимизация параметров биологически обоснованной модели нейрона методом генетического алгоритма. Основные преимущества элитарного отбора без сходимости решения в локальных оптимумах.
дипломная работа, добавлен 08.02.2013Суть 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 22.07.2018Схемы динамической самонастройки параметров генетического алгоритма. Преимущества использования непараметрического критерия Вилкоксона. Исследование целесообразности применения метода Гомеса. Настройка вероятностей выбора оператора для каждого индивида.
статья, добавлен 29.04.2018Описание особенностей использования и преимуществ генетического алгоритма для обучения нейро-нечеткой сети. Исследование скорректированных функций принадлежности для трех нечётких множеств. Настройка параметров функций принадлежности нечеткой модели.
статья, добавлен 07.03.2019Рассмотрение различных модификаций генетического алгоритма для адаптации в нестационарных средах. Исследование нестационарных задач дискретной оптимизации. Характеристика особенностей генетического алгоритма, обладающего свойством неявного параллелизма.
статья, добавлен 17.01.2018- 12. Решение задачи загрузки уникального оборудования при помощи популяционно-генетического алгоритма
Описание 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 29.06.2017 Обзор задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений, поиск решения методом генетического программирования. Разработка, исследование, настройка алгоритма генетического программирования элементарными функциями или приближенным символьным решением.
статья, добавлен 18.01.2018Алгоритм поиска минимума и проведение экспериментального исследования средней трудоемкости алгоритма. Составление программы, с помощью которой возможно нахождение минимума функции на отрезке при помощи алгоритма стохастического градиентного спуска.
контрольная работа, добавлен 24.06.2012Исследование модификации алгоритма муравья для решения задач комбинаторной оптимизации. Влияние начальных параметров алгоритма (количество феромона, видимость, коэффициент испарения) на результат работы алгоритма. Роль модификация алгоритма ACS.
статья, добавлен 28.01.2019Разработка мультимодального генетического алгоритма для нахождения множества субоптимальных решений для заданной по варианту функции. Построение графика данной функции. Получение графического представления расположения особей на различных итерациях.
лабораторная работа, добавлен 07.09.2022Изучение способов поиска субоптимальных нейронных сетей. Архитектура системы поиска нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Особенности работы операторов генетического алгоритма. Обучение нейронных сетей. Принципы стохастического моделирования.
статья, добавлен 29.04.2017Результаты работы внешнего генетического алгоритма при выборе генетических операторов для оптимизации функций Розенброка и Растригина. Построение распределенной микропроцессорной системы. Хромосома внешнего алгоритма для поиска параметров внутреннего ГА.
статья, добавлен 18.01.2018Основная идея алгоритма муравьиного алгоритма - моделирование поведения колонии муравьев. Разработка программы, реализующей модифицированную модель муравьиного алгоритма. Адаптация муравьиного алгоритма к различным графовым задачам, его эффективность.
статья, добавлен 19.01.2018Изучение 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 27.12.2019Исследование результатов работы программного продукта, использующего разработанный алгоритм. Модели генетических алгоритмов и их создание. Разработка программного продукта на основе спроектированного алгоритма. Список профессий, подходящих пользователю.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Выбор 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 07.03.2019Характеристика циклической и линейной структуры программного алгоритма. Описание полного и неполного ветвления разветвляющегося алгоритма. Исследование алгоритма и разработка программного приложения в среде Delphi, показывающего информацию об учениках.
курсовая работа, добавлен 28.06.2012Основные правила выбора алгоритма обработки данных, необходимого для разработки аналитического программного обеспечения в комплексном проекте. Характеристика тандемного использования построения дерева решений и генетического алгоритма прогнозирования.
статья, добавлен 12.01.2018Сущность и характеристика графов, их особенности и программная реализация этого алгоритма на языке Turbo Pascal. Спецификация алгоритма и модели поиска данных. Понятие очереди и вершины поиска, составление матриц и массивов программы, их сравнение.
курсовая работа, добавлен 16.02.2015