Модификация генетического алгоритма на основе элитарного отбора для поиска параметров биологически обоснованных моделей нейронов
Применение 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.
Подобные документы
Суть 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 22.07.2018Математическая 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 22.05.2017Понятие 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 28.04.2017Анализ структурно-функционального решения интеллектуального хранилища. Индексирование документов как важная операция, обеспечивающая возможности информационного поиска. Особенность адаптации стандартного генетического алгоритма к задаче кластеризации.
статья, добавлен 18.01.2018Результаты 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 18.01.2018Схемы динамической самонастройки параметров генетического алгоритма. Преимущества использования непараметрического критерия Вилкоксона. Исследование целесообразности применения метода Гомеса. Настройка вероятностей выбора оператора для каждого индивида.
статья, добавлен 29.04.2018Изучение 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 29.04.2017Исследование 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 28.01.2019Рассмотрение эффективности применения генетического алгоритма и предложенных для него современных модификаций при решении задачи символьной регрессии методом генетического программирования. Оптимизация математических моделей сложных систем и процессов.
статья, добавлен 19.01.2018Описание 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 07.03.2019Классификация 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 31.10.2017- 13. 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 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 18.01.2018Применение 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 29.04.2018Разработка 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 30.05.2017Рассмотрение различных модификаций генетического алгоритма для адаптации в нестационарных средах. Исследование нестационарных задач дискретной оптимизации. Характеристика особенностей генетического алгоритма, обладающего свойством неявного параллелизма.
статья, добавлен 17.01.2018Знакомство 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 15.03.2014- 19. Описание параметров алгоритма отбора тестовых вопросов в программах тестирования по спецификации QTI
Элементы XML-файла, которые задают параметры отбора вопросов. Разработка алгоритма выборки вопросов из базы вопросов. Взаимодействие между системами тестирования знаний от разных разработчиков. Система тестирования знаний студентов Education Monitor.
статья, добавлен 20.01.2018 Исследование 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 14.12.2019- 21. 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 Автоматизированная система, осуществляющая сбор, обработку, хранение информации о достопримечательностях и обеспечивающая доступ к ним. Применение генетического алгоритма для решения проблемы поиска лучшего маршрута. Разработка интерфейса, бизнес–логики.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Применение 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 28.04.2014Применение линейного программирования для решения транспортных задач. Построение математической модели, блок-схемы, алгоритма решения задачи, создание программы на языке Pascal для нахождения оптимального плана грузоперевозок методом потенциалов.
курсовая работа, добавлен 09.06.2013- 25. Применение системы MathCAD для исследования модели электрической цепи с переменной индуктивности
Применение математического моделирования в проектировании. Обзор численных методов и процесс решения дифференциальных уравнений в MathCAD. Анализ исходных и результирующих данных. Графическая схема алгоритма и описание реализации базовой модели.
курсовая работа, добавлен 04.12.2013