Решение задачи минимизации при помощи генетического алгоритма
Проведение исследования одноточечного скрещивания и инверсионной мутации. Особенность изучения модели эволюционного развития, применяемой в генетических алгоритмах. Реализация программы нахождения минимума целевой функции на определенном интервале.
Подобные документы
Процесс нахождения минимума функции на заданном интервале методом дихотомии. Функциональное назначение и описание логической структуры программы для решения математической задачи численными методами. Условия применения, пример и текст программы.
курсовая работа, добавлен 20.09.2017Математическая 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 22.05.2017Применение 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 28.04.2014Понятие 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 24.06.2012Идентификация 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 28.04.2017Использование 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 16.01.2018Описание 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 29.06.2017Особенность определения модулей программы. Выбор среды программирования. Построение твердотельной модели замка при помощи программного продукта Autodesk 3ds Max 2015. Проведение тестирования в рабочем порядке. Исследование алгоритма загрузки 3D-модели.
курсовая работа, добавлен 21.02.2019Анализ разработки алгоритма и программы для решения задачи с использованием строк символов. Замена в строке символов пробела на точки при помощи преобразования в массив символов. Особенность модификации строк. Проведение исследования кода программы.
отчет по практике, добавлен 20.05.2020Разработка схемы взвешивания BM25 как способа построения вероятностной модели, чувствительной к частоте термина и длине документа. Выбор хромосом для операции мутации, оценка приспособленности нового набора коэффициентов. Операции отбора и скрещивания.
статья, добавлен 30.05.2017Нахождение максимума и минимума целевой функции задачи линейного программирования с двумя переменными графическим методом. Решение двойственной задачи и анализ полученных данных. Решение транспортной задачи с помощью надстройки MS Excel "Поиск решения".
курсовая работа, добавлен 10.12.2012Классификация 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 31.10.2017Главная особенность графического расположения массива. Основная характеристика использования программы DEV C++. Общая форма объявления многомерного массива. Анализ применения каскадной модели жизненного цикла. Проведение исследования кода программы.
отчет по практике, добавлен 05.04.2019- 14. 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 - 15. 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 Выбор наиболее эффективного метода и решение задачи. Разработка алгоритма и программы для решения задачи в общем виде. Применение программа "TabSimMethod". Решение задачи табличным симплекс-методом. Создание, ввод формул и форматирование таблиц.
курсовая работа, добавлен 26.12.2014Особенности эволюционного моделирования. Актуальность и возможность реализации универсальной среды поддержки генетических алгоритмов. Средства помощи кругов потоков ввода-вывода рабочих программ. Применение конструкторов для различных описаний задачи.
статья, добавлен 16.01.2018Описание структуры нечеткого генетического алгоритма и модификации основных генетических операторов, используемых для нахождения решения. Формирование управляющего воздействия нечеткого логического контроллера. Значения вероятностей кроссинговера.
статья, добавлен 18.01.2018Сущность численных методов. Решение систем линейных алгебраических уравнений, аппроксимация функций. Вычисление производных и интегралов. Методы нахождения минимума функции одной переменной. Решение задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений.
методичка, добавлен 10.08.2013Описание математической модели задачи на основе физической или экономической модели. Особенность составления блок-схемы программы для решения задачи на электронно-вычислительной машине. Решение нелинейного уравнения методом Ньютона и простых итераций.
курсовая работа, добавлен 18.02.2019Зависимость целевой функции от многих переменных в большинстве реальных задач оптимизации, представляющих интерес. Специальные способы целенаправленного поиска минимума функции. Использование метода градиентного спуска, текст программы на языке Pascal.
курсовая работа, добавлен 30.11.2010Рассмотрение различных модификаций генетического алгоритма для адаптации в нестационарных средах. Исследование нестационарных задач дискретной оптимизации. Характеристика особенностей генетического алгоритма, обладающего свойством неявного параллелизма.
статья, добавлен 17.01.2018Комплексное исследование алгоритма нахождения экстремума функции методом золотого сечения. Изучение принципа деления в пропорциях и решение задачи оптимизации. Разработка программы на языке С++, реализующей метод золотого сечения, нахождение экстремума.
курсовая работа, добавлен 24.05.2013Развитие теории о нахождении кратчайших потей. Понятие "граф" и его значения для нахождения кратчайшего пути. Наиболее эффективные алгоритмы нахождения кратчайшего пути и их результаты. Тестовый пример описания алгоритма Дейкстры и реализация программы.
курсовая работа, добавлен 22.09.2011Принципы составления блок-схемы алгоритма решения задачи и правила написания кода программы. Основные пути передачи параметров в функцию разными способами. Реализация одномерного статического массива, порядок нахождения элементов и составление программы.
контрольная работа, добавлен 03.12.2013