статья  Гибридный генетический метод с градиентным обучением и прогнозированием для решения задач глобальной оптимизации многоэкстремальных функций

Подобные документы

• Метод многомерной нелинейной оптимизации – метод наискорейшего спуска

  Методы нахождения минимума функций градиентным методом наискорейшего спуска. Моделирование метода и нахождение минимума функции двух переменных с помощью ЭВМ. Алгоритм программы, отражение в ней этапов метода на языке программирования Borland Delphi 7.
  
  лабораторная работа [533,9 K], добавлен 26.04.2014
  

• Решение задачи оптимизации методом генетического алгоритма

  Понятие генетического алгоритма и механизм минимизации функции многих переменных. Построение графика функции и ее оптимизация. Исследование зависимости решения от вида функции отбора родителей для кроссинговера и мутации потомков, анализ результатов.
  
  контрольная работа [404,7 K], добавлен 04.05.2015
  

• Метод простых итераций с попеременно-чередующимся шагом решения некорректных задач

  Априорный выбор числа итераций в методе простых с попеременно чередующимся шагом. Доказательство сходимости процесса в исходной норме гильбертова пространства. Оценка погрешности и решение неравенств. Случай неединственного решения с попеременной.
  
  дипломная работа [695,6 K], добавлен 17.02.2012
  

• Исследование метода простой итерации и метода Ньютона для решения систем двух нелинейных алгебраических уравнений

  Сравнение методов простой итерации и Ньютона для решения систем нелинейных уравнений по числу итераций, времени сходимости в зависимости от выбора начального приближения к решению и допустимой ошибки. Описание программного обеспечения и тестовых задач.
  
  курсовая работа [3,1 M], добавлен 26.02.2011
  

• Максимумы, минимумы в геометрии

  Понятия максимума и минимума. Методы решения задач на нахождение наибольших и наименьших величин (без использования дифференцирования), применение их для решения геометрических задач. Использование замечательных неравенств. Элементарный метод решения.
  
  реферат [933,5 K], добавлен 10.08.2014
  

• Применение численных методов для задач математического программирования

  Формирование функции Лагранжа, условия Куна и Таккера. Численные методы оптимизации и блок-схемы. Применение методов штрафных функций, внешней точки, покоординатного спуска, сопряженных градиентов для сведения задач условной оптимизации к безусловной.
  
  курсовая работа [1,8 M], добавлен 27.11.2012
  

• Пределы функций

  Нахождение пределов функций. Определение значения производных данных функций в заданной точке. Проведение исследования функций с указанием области определения и точек разрыва, экстремумов и асимптот. Построение графиков функций по полученным данным.
  
  контрольная работа [157,0 K], добавлен 11.03.2015
  

• Анализ метода знакопостоянных функций Ляпунова

  Синтез вариационного исчисления и метода функций Ляпунова в основе принципа динамического программирования. Метод знакопостоянных функций Ляпунова в решении задач о стабилизации и синтезе управления для нелинейной и автономной управляемых систем.
  
  курсовая работа [1,2 M], добавлен 17.06.2011
  

• Моделирование задач с использованием математического программирования

  Математическое программирование - область математики, в которой изучаются методы решения задач условной оптимизации. Основные понятия и определения в задачах оптимизации. Динамическое программирование – математический метод поиска оптимального управления.
  
  презентация [112,6 K], добавлен 23.06.2013
  

• Краевая задача Гильберта

  Метод регуляризующего множителя для решения задачи Гильберта для аналитических функций в случае произвольной односвязной области. Постановка краевой задачи типа Гильберта в классе бианалитических функций, а также решение конкретных примеров задач.
  
  дипломная работа [4,0 M], добавлен 20.05.2013
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к подобным работам