NP-трудность задач оптимизации коллективного преследования
Оценка сложности дискретных игр преследования на плоскости с простым движением в теории алгоритмов. Задачи оптимального преследования одного убегающего группой преследователей. Результаты экспериментов для метода случайного поиска с локальной оптимизацией
Подобные документы
Особенности применения методики Л.С. Понтрягина для игр с клеточными матрицами. Разделение матричной игры на игру преследования и игру убегания. Вложение графов траектории игроков в единичные отрезки системы координат с помощью двоичного кодирования.
статья, добавлен 21.06.2018Назначение онлайн-сервиса "CADoptimizer". Этапы разработки программного модуля случайного поиска. Автоматизация процесса проектирования на основе методов оптимизации. Алгоритм метода ненаправленного случайного поиска (Монте-Карло) и его реализация.
дипломная работа, добавлен 02.04.2016Роль алгоритмов в жизни современного человека. Описание содержания метода наименьших квадратов. Оценка временной сложности некоторых алгоритмов сортировки с помощью метода наименьших квадратов. Анализ временной сложности пузырьковой сортировки.
статья, добавлен 14.12.2020Развитие 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 19.01.2018Попытки 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 18.06.2011Асимптотический метод создания алгоритма преследования для мобильного робота. Формирование управляющих сигналов. Применение координаты преследуемого объекта относительно робота и одометрическая информация. Алгоритм управления движением колёсной платформы.
статья, добавлен 28.10.2018Постановка задачи оптимизации о нахождении экстремума вещественной функции в некоторой области. Изучение методов многомерной оптимизации, описание градиентных и безградиентных методов. Программная реализация одного из алгоритмов многомерной оптимизации.
курсовая работа, добавлен 26.06.2011Изучение научного направления "Природные вычисления" на примере муравьиных алгоритмов, теоретическая основа, их работа, моделирование и решение задач оптимизации, результаты исследования и реализация проекта с помощью языка программирования Delphi.
курсовая работа, добавлен 08.01.2014Анализ алгоритмов поиска и сортировки информации. Обзор основных методов использования алгоритмов сортировки и поиска на алгоритмическом программировании высокого уровня. Сортировка простым выбором или обменом. Сортировка Шелла. Последовательный поиск.
курсовая работа, добавлен 04.08.2013Характеристика интеллектуальных автоматизированных систем для поиска значений параметров системы. Анализ оптимизации системы в виде набора дискретных значений с заданным шагом дискретизации. Характеристики вычислительной сложности дискретной оптимизации.
статья, добавлен 15.05.2017Общие задачи: определение списком параметров и формулировкой условий. Происхождение частной задачи из общей при условии задания исходных данных. Понятие оптимизации алгоритма. Классификация задач по сложности. Полиномиальная и экспоненциальная сложность.
реферат, добавлен 27.01.2012Теоретическая оценка предела трудоемкости алгоритма решения задачи. Сложностные классы задач: с полиномиальной сложностью (класс P) и полиномиально проверяемые (NP); основная проблема теории сложности. Класс NPC (NP – полные задачи) и его примеры.
реферат, добавлен 12.07.2010Исследование методов одномерного поиска и влияния параметров алгоритмов на их эффективность. Анализ особенностей решения задач оптимизации с использованием методов многомерной и условной оптимизации. Особенности решения задач линейного программирования.
методичка, добавлен 21.10.2015Теория метода оптимизации: постановка задачи, разработка алгоритма численной реализации. Описание структуры программы и её компонентов. Результаты отладки на контрольных примерах. Исследование эффективности работы метода оптимизации на тестовых задачах.
курсовая работа, добавлен 10.01.2015Применение 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 29.04.2018Сущность операции безусловной оптимизации функции нескольких переменных, способы решения этой задачи методами прямого поиска. Способы использования градиентных методов в этой области. Сравнительный анализ двух алгоритмов по скорости и точности их работы.
контрольная работа, добавлен 07.08.2013Алгоритм как четко определенная последовательность действий, приводящая через конечное число шагов к результату — решению задачи. Основные свойства, присущие любому алгоритму. Характеристика классов сложности задач. Основы теории сложности вычислений.
реферат, добавлен 22.01.2012Формулирование задачи линейного программирования в общем виде. Особенности использования симплекс-метода в решении задач оптимизации. Назначение и возможности надстройки Excel "Поиск решения". Нахождение оптимального решения с помощью "Поиска решения".
отчет по практике, добавлен 16.12.2014Особенности использования случайного поиска для определения экстремума функции качества. Определение функции распределения для дискретной случайной величины. Совместное распределение случайных величин. Основные элементы алгоритма случайного поиска.
курсовая работа, добавлен 29.03.2024Действующие алгоритмы решения задач поиска оптимального маршрута в компьютерной сети. Алгоритмы Флойда, Дейкстры и алгоритм поиска оптимального маршрута путем возведения матрицы маршрутов в степень максимального ранга, их преимущества и недостатки.
статья, добавлен 22.03.2016- 21. Сравнение эффективности применения классических и интеллектуальных методов решения задач оптимизации
Реализация и применение методов покоординатного спуска, генетических алгоритмов и метода PSO. Выбор функции для оценки качества работы алгоритмов, реализующих методы оптимизации. Разработка программного обеспечения. Мерный вектор псевдослучайных чисел.
курсовая работа, добавлен 13.01.2016 Практическое исключение стационарных точек, не удовлетворяющих условию неотрицательности множителей Лагранжа. Определение условного глобального минимума. Модификация метода наилучшей случайной пробы. Листинг метода случайного поиска с направляющей сферой.
курсовая работа, добавлен 30.01.2019Рассмотрение прикладной задачи многокритериальной оптимизации – выбора оптимальной структуры ключевых показателей эффективности в информационной системе с разнородными данными. Оценка точности и асимптотической чувствительности алгоритмов поиска решения.
статья, добавлен 27.07.2016Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017Исследования и развитие спектрального метода. Поиск методов сокращения времени выбора эффективных целевых функций (ЦФ) оптимизационных задач. Взаимосвязь между сложностью поиска оптимального решения ЦФ при помощи генетических алгоритмов и её ландшафтом.
статья, добавлен 17.01.2018