Применение методов генетических алгоритмов для построения множества Парето в задачах многокритериальной оптимизации
Исследование 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.
Подобные документы
Характеристика метода самоорганизующегося поиска и описание алгоритмов. Рассмотрение методов модификации исходного множества поиска, внесения избыточных данных. Разработка алгоритма с обратной связью. Построение алгоритма внутреннего СП-кэширования.
статья, добавлен 03.12.2020Анализ требований к системе. Описания методов используемых при решении. Описания архитектуры системы. Описание применимых в проекте методов программирования. Описание реализации модулей, классов, методов и алгоритмов, используемых при решении задачи.
курсовая работа, добавлен 06.06.2020Обзор и сравнительный анализ алгоритмов для построения игровых стратегий. Примеры использования генетических алгоритмов для моделирования игровых ситуаций. Анализ стратегии игроков в игре Quarto. Диаграмма классов, используемых в программном коде.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Изучение 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 28.12.2016Применение методов классификации, моделирования и прогнозирования, основанных на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования. Задачи и возможности Data Miner в Statistica 8.
реферат, добавлен 19.12.2014Принципы построения маршрутов проектирования. Процедуры выбора и принятия решений. Критериальные задачи выбора. Разноважные критерии. Оптимизация с нежёсткими ограничениями. Метод уступок. Нахождение множества Парето. Выбор на языке бинарных отношений.
лекция, добавлен 13.12.2013Исследования 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 17.01.2018Нахождение замыкания признаков как одна из наиболее часто возникающих задач во время построения базисов импликаций. Сравнительный анализ показателей времени работы трансверсального алгоритма при использовании различных методов минимизации базиса.
дипломная работа, добавлен 04.08.2016История возникновения метода муравьиных алгоритмов. Применение муравьиных алгоритмов для задачи коммивояжера. Достоинства и недостатки данного метода. Код программы, реализующей муравьиный алгоритм, экспериментальное исследование его трудоемкости.
курсовая работа, добавлен 18.05.2013Табуляция функции в заданных пределах изменения параметра. Описание методов дихотомии, Симпсона и Лагранжа, построение схем алгоритмов и программного кода. Определение максимума интерполяционного многочлена при помощи методов одномерной оптимизации.
курсовая работа, добавлен 22.06.2012Исследование существующих методов моделирования и автоматического распознавания речи, а также известных методов построения оценок достоверности для систем распознавания речи. Разработка алгоритмов построения оценок достоверности результатов работы систем.
автореферат, добавлен 31.07.2018Анализ особенностей использования методов обработки исходных данных, диаграммы Парето и АВС-анализа для определения необходимых мероприятий для обеспечения безопасности технологического процесса. Определение условий безопасности труда на предприятии.
контрольная работа, добавлен 06.11.2015Исследование 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 21.10.2015Приемы нечеткого моделирования систем. Понятие оператора дополнения множества. Применение нечетких импликаций для получения логического вывода. Строение модели классификатора и его проектирование. Упрощение базы правил и цель генетических алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 18.04.2014Исследование 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 14.12.2019Рассмотрение принципов построения универсальных адаптивных систем управления на естественных основаниях. Изучение концепции автономного адаптивного управления. Приведение примера использования генетических алгоритмов для оптимизации нейроноподобных сетей.
доклад, добавлен 16.01.2018Рассмотрены типы построения дополненной реальности, алгоритмы и методы визуализации объектов на основе различных технологий. Выбор наиболее подходящих алгоритмов построения объектов и методов распознавания места для организации музейного пространства.
статья, добавлен 30.04.2018- 43. Применение алгоритмов кластеризации k-means и g-means в задачах распознавания воздушных объектов
Характеристика процесса распознавания воздушных объектов, который имеет ряд трудностей. Анализ использования кластеризации семействами алгоритмов k-means и g-means. Исследование работоспособности метода на примере информации о воздушных объектах.
статья, добавлен 30.04.2018 Основные понятия и принципы нечеткого моделирования. Постановка задачи классификации на основе нечеткого логического вывода. Алгоритм ее решения. Формирование базы правил для классификатора. Использование генетических алгоритмов для ее оптимизации.
курсовая работа, добавлен 10.04.2014Изучение популярных методов оптимизации, таких как сжатие моделей, параллельная обработка, эффективные алгоритмы и адаптивные методы. Ключевые направления разработки эффективных алгоритмов. Анализ адаптивного распределения вычислительных ресурсов.
статья, добавлен 12.12.2024Обзор методов и алгоритмов работы интерпретатора языка МИЛАН. Грамматика модифицированного языка в виде диаграмм Вирта. Описание лексического анализатора и интерпретатора модифицированного языка МИЛАН. Программная реализация и тестирование интерпретатора.
курсовая работа, добавлен 19.05.2015Применение экспоненциальных замкнутых сетей при моделировании многопроцессорных вычислительных систем, анализ их производительности путем расчета среднего числа активных процессоров. Определение оптимальной конфигурации системы с помощью Парето-множеств.
статья, добавлен 15.07.2013Анализ основных проблем, возникающих при применении методов кластеризации. Разработка метода и алгоритма кластеризации на базе нечеткого отношения эквивалентности. Разработка критериев качества кластеризации, пригодных для построения адаптивной системы.
автореферат, добавлен 31.07.2018Исследование методов построения систем обучающего компьютерного тестирования. Математическое описание и программная реализация системы обучающего компьютерного тестирования с элементами нечеткой логики и анализ эффективности алгоритмов этой системы.
статья, добавлен 15.07.2018Особенности 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 16.01.2018