Генетические алгоритмы
История появления генетических алгоритмов, области их применения: составление расписаний, задачи раскроя-упаковки, аппроксимации. Способы реализации идеи биологической эволюции в рамках генетических алгоритмов. Операторы отбора, кроссинговера и мутации.
Подобные документы
Доказательство возможности аппроксимации непрерывных функций нейронными сетями в работах Колмогорова и Хехта Нильсена. Эффективность применения генетических алгоритмов к решению проблемы исследования таких сетей. Выбор операторов мутации и кроссовера.
статья, добавлен 22.08.2020Понятие генетических алгоритмов как аналитических технологий, созданных и выверенных самой природой за миллионы лет ее существования. Особенности разработки системы, генерирующей решение с помощью генетических алгоритмов, характеристика их источника.
курсовая работа, добавлен 21.10.2013История эволюционных вычислений. Генетические алгоритмы и классификационные системы. Способы реализации идеи биологической эволюции в рамках генетического алгоритма. Селекция хромосом методом рулетки. Розыгрыш с помощью колеса рулетки из интервала.
лекция, добавлен 28.08.2013Использование генетических алгоритмов как механизма для автоматического проектирования схем на реконфигурируемых платформах. Требования к проектированию генетических алгоритмов. Аппаратная реализация компактного и вероятностного генетического алгоритма.
статья, добавлен 16.01.2018- 5. Решение прямой и обратной задач. Изучение генетических алгоритмов с помощью графического интерфейса
Графический интерфейс генетических алгоритмов. Нахождение глобального минимума функции переменной. Поиск аргументов с помощью генетических алгоритмов. Решение прямой, обратной задач. Изучение генетических алгоритмов в режиме командной строки MATLAB.
курсовая работа, добавлен 29.02.2020 Разработка и реализация эффективных алгоритмов для задач двумерной прямоугольной упаковки в контейнеры и двумерной прямоугольной упаковки в полосу и алгоритмов для решения задач двумерного прямоугольного гильотинного раскроя полосы и прямоугольника.
автореферат, добавлен 19.08.2018Применение переборных алгоритмов в рамках задачи оптимизации транспортной логистики. Задачи применения генетических алгоритмов. Особенности работы операторов скрещивания. Способы решения проблемы перекрестного скрещивания в задаче коммивояжера.
доклад, добавлен 28.04.2014Изучение основ работы с Genetic Algorithm в MatLAB, исследование экстремумов функций с помощью генетических алгоритмов без включения операции мутации и кроссовера с установлением параметров Crossover fraction из вкладки Reproduction в 1.0 и в 0.
лабораторная работа, добавлен 28.12.2016- 9. Программа нечеткого вывода, построенная с использованием генетических алгоритмов и знаний экспертов
Представление реализации системы нечеткого вывода с использованием генетических алгоритмов и экспертных знаний. Использование мнений экспертов, выраженных в виде правил. Возможность по выделению первичных данных из файла путем применения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016 Определение понятия и история создания генетических алгоритмов в решении оптимизационных задач. Анализ их конкурентоспособности при решении NP-трудных задач в сравнении с динамическим и линейным программированием. Схема работы и пример алгоритма.
контрольная работа, добавлен 09.03.2014Развитие интегрированных, гибридных и синергетических систем в современной информатике. Особенности алгоритма поиска гармонии (HS), его преимущества по сравнению с известными алгоритмами оптимизации. Сравнение комбинированных генетических алгоритмов.
статья, добавлен 19.01.2018Основные определения и понятия теории графов. Оптимизация решения задач с применением эволюционно-генетического подхода. Повышение технологичности и простоты конструктивного оформления элементов принципиальных схем на основе генетических алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 28.02.2018Попытки копирования естественных процессов, происходящих в мире живых организмов. Адаптивные методы поиска, используемые для решения задач функциональной оптимизации. Реализация генетических алгоритмов и их применение. Пути решения задач оптимизации.
курсовая работа, добавлен 18.06.2011Разработка генетической топологии поиска нейросетевых моделей, ее программная реализация в составе моделирующей системы. Апробация топологии на актуальной задаче. Изучение методов совместного использования генетических алгоритмов и нейронных сетей.
автореферат, добавлен 02.05.2018Кластеризация, решение задач коммивояжера с помощью генетических алгоритмов. Разбиение участников рейда на группы методом древовидной кластеризации, выявление центра сбора участников с помощью генетических алгоритмов. Проверка качества кластеризации.
курсовая работа, добавлен 05.02.2014Исследование методов, использующих оптимальность по Парето на основе генетических алгоритмов. Описание преимуществ метода SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm) и SPEA2 по отношению к другим наиболее часто применяемым методам VEGA, FFGA, NSGA.
статья, добавлен 27.07.2017Приобретение навыков программирования разветвляющихся алгоритмов. Освоение операторов if и switch языка C++, позволяющих реализовывать разветвляющиеся алгоритмы. Формат условного оператора в языке C++. Составление программы для вычисления функции.
лабораторная работа, добавлен 30.04.2024Анализ существующих подходов к решению задач структурного синтеза в проектировании и логистике. Разработка новых генетических методов структурного синтеза проектных решений. Параметры, управление которыми повышает эффективность генетических алгоритмов.
автореферат, добавлен 31.03.2018Определение сущности алгоритмов и способов их описания. Рассмотрение вычислительных, информационных и управляющих алгоритмов. Особенности применения графической записи алгоритмов с помощью блок-схем. Механизм выполнения операций в линейном алгоритме.
реферат, добавлен 29.09.2020Решение прямой и обратной задач с помощью многослойной нейронной сети прямой передачи сигнала. Операторы отбора особей в новую популяцию. Нахождение глобального минимума функции одной переменной и двух аргументов с помощью генетических алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 21.02.2019Решение задач оптимизации и структурного синтеза. Поиск путей повышения эффективности генетических алгоритмов. Экспериментальная оценка эффективности методов с фрагментарными кроссовером и макромутациями. Решение NP-трудных задач дискретной оптимизации.
статья, добавлен 19.01.2018Распределенные вычислительные сети как популярное направление развития информационных технологий. Разработка и анализ применения альтернативных подходов для решения NP-полной задачи распределения работ по исполнителям на основе генетических алгоритмов.
статья, добавлен 06.05.2018- 23. Первичные профессиональные умения и навыки по профессии "Оператор электронно-вычислительных машин"
Построение математической модели и алгоритма решения задачи при помощи применения метода линейных алгоритмов. Использование разветвляющихся алгоритмов при решении задач, применение циклических алгоритмов. Алгоритмы обработки информационных массивов.
отчет по практике, добавлен 22.06.2011 Характеристика среды разработки программ Visual Studio. Построение алгоритмов линейной структуры и простейшего диалогового интерфейса. Логические операторы и операторы отношения, а также операторы ветвления и выбора. Построение циклических алгоритмов.
лабораторная работа, добавлен 07.06.2016Применение 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 29.04.2018