Эволюционный алгоритм с автоматическим выбором генетических операторов
Характеристика модификации стандартного генетического алгоритма, особенности принципа его работы. Проверка работоспособности модифицированного алгоритма. Использование критериев Уилкоксона, Манна-Уитни и пакета статистической обработки данных Statistica.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Информационные технологии |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | В.Б. Звонков |
| Дата добавления | 19.01.2018 |
| Размер файла | 25,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Описание принципа работы генетического алгоритма, проверка его работы на функции согласно варианту на основе готовой программы. Основные параметры генетического алгоритма, его структура и содержание. Способы реализации алгоритма и его компонентов.
лабораторная работа [20,2 K], добавлен 03.12.2014Этапы работы генетического алгоритма, область его применения. Структура данных, генерация первоначальной популяции. Алгоритм кроссинговера - поиск локальных оптимумов. Селекция особей в популяции. Техническое описание программы и руководство пользователя.
реферат [1014,2 K], добавлен 14.01.2016Первые работы по симуляции эволюции. Основные понятия генетических алгоритмов. Постановка задачи и функция приспособленности. Инициализация, формирование исходной популяции. Выбор исходной популяции для генетического алгоритма, решение задач оптимизации.
курсовая работа [714,1 K], добавлен 31.03.2015Комплексное исследование истории развития, основных понятий, области применения и особенностей генетических алгоритмов. Анализ преимуществ генетических алгоритмов. Построение генетического алгоритма, позволяющего находить максимум целочисленной функции.
курсовая работа [27,9 K], добавлен 23.07.2011Характеристика методов нечеткого моделирования и изучение системы кластеризации в пакетах прикладных программ. Разработка и реализация алгоритма для оптимизации базы правил нечеткого классификатора с помощью генетического алгоритма аппроксимации функции.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 21.06.2014Общее понятие алгоритма и меры его сложности. Временная и емкостная сложность алгоритмов. Основные методы и приемы анализа сложности. Оптимизация, связанная с выбором метода построения алгоритма и с выбором методов представления данных в программе.
реферат [90,6 K], добавлен 27.11.2012Описание генетических алгоритмов. Применение генетического алгоритма для решения задачи коммивояжера. Постановка задачи безусловной оптимизации. Изучение распространения генетических алгоритмов на модель с несколькими взаимодействующими популяциями.
дипломная работа [979,1 K], добавлен 30.05.2015Составление алгоритма сортировки линейной вставкой. Понятие однонаправленного циклического списка символов, реализация процедуры подсчета суммы элементов и составление алгоритма. Прямое представление дерева, алгоритм работы с ним на абстрактном уровне.
контрольная работа [32,8 K], добавлен 20.01.2012Основные аналитические соотношения. Блок схемы и алгоритм решения задачи. Проверка работоспособности алгоритма вручную. Таблица идентификации переменных. Формы входной и выходной печати. Разработка и отладка программы. Инструкция для работы с программой.
курсовая работа [69,8 K], добавлен 13.02.2012Микропроцессорные системы обработки данных. Специальные алгоритмы-планировщики для распределения операторов параллельных алгоритмов по процессорам вычислительной сети. Алгоритм построения и уплотнения нитей. Интерфейс программы, результаты работы.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 22.02.2011