О сравнении эффективности двух различных методов самонастройки генетического алгоритма

Схемы динамической самонастройки параметров генетического алгоритма. Преимущества использования непараметрического критерия Вилкоксона. Исследование целесообразности применения метода Гомеса. Настройка вероятностей выбора оператора для каждого индивида.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 29.04.2018
Размер файла 86,3 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 03.12.2014

  • Оптимизация показателей эффективности функционирования технологического контура системы управления космическим аппаратом, исследование свойств его показателей. Настройка нейронной сети, гибридизация генетического алгоритма с алгоритмами локального поиска.

    дипломная работа [4,5 M], добавлен 02.06.2011

  • Этапы 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 14.01.2016

  • Сущность интеллектуальных систем. Запись математического выражения в виде ориентированного графа. Особенности разработки генетического алгоритма для решения задачи аппроксимации логического вывода экспертной системы на основе метода сетевого оператора.

    дипломная работа [1,0 M], добавлен 17.09.2013

  • Обзор методов и подходов решения поставленной задачи аппроксимации логического вывода экспертной системы. Разработка и описание метода сетевого оператора для решения данной задачи. Разработка алгоритма решения. Проведение вычислительного эксперимента.

    дипломная работа [1,5 M], добавлен 23.02.2015

  • Характеристика 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 21.06.2014

  • Содержание фундаментальной теории гена. Описание простого генетического алгоритма поиска оптимальных решений. Сущность понятий "кроссинговер", "сайт", "иллегальная рекомбинация". Этапы реализации алгоритма Девиса по перераспределению участков хромосом.

    контрольная работа [23,7 K], добавлен 17.09.2010

  • Комплексное 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 23.07.2011

  • Анализ современного состояния общей проблемы синтеза моделей многофакторного оценивания и подходов к ее решению. Разработка математической модели метода компараторной идентификации модели многофакторного оценивания. Описание генетического алгоритма.

    дипломная работа [851,7 K], добавлен 11.09.2012

  • Сравнение результатов работы генетического алгоритма по решению "несимметричной незамкнутой задачи коммивояжера" с результатами работы алгоритма динамического программирования по параметрам - время работы, точность результата и объем используемой памяти.

    курсовая работа [65,3 K], добавлен 16.04.2014

  • Теоретические основы и проблемы принятия решений. Синтез модели многофакторного оценивания, метод компараторной идентификации. Особенности реализации базового генетического алгоритма. Программный способ определения эффективного состава команды проекта.

    дипломная работа [733,1 K], добавлен 09.06.2012

  • Особенности метода неопределенных множителей Лагранжа, градиентного метода и метода перебора и динамического программирования. Конструирование алгоритма решения задачи. Структурная схема алгоритма сценария диалога и описание его программной реализации.

    курсовая работа [1010,4 K], добавлен 10.08.2014

  • Создание программы для поиска минимума функции двух вещественных переменных в заданной области с помощью генетического алгоритма. Генетические алгоритмы и операторы. Создание начальной популяции. Размножение. Мутация и селекция. Тестирование программы.

    курсовая работа [131,6 K], добавлен 22.02.2015

  • История возникновения алгоритма симметричного шифрования, условия и особенности его применения на современном этапе. Принципы и функции исследуемой технологии. Анализ главных преимуществ и недостатков использования алгоритма, оценка его уязвимости.

    курсовая работа [301,9 K], добавлен 29.10.2017

  • Программа реализации генетического алгоритма, использование визуальной среды программирования. Руководство пользователя, листинг программы. Возможность ввода параметров: объем популяции, число поколений, коэффициент скрещивания и мутации, число городов.

    курсовая работа [2,9 M], добавлен 20.08.2009

  • Выбор шифров перестановки для проведения анализа. Анализ алгоритма двух различных шифров, построение блок-схемы алгоритма и программы, разработка общего интерфейса. Сравнение шифров перестановки по результатам шифрования и криптоанализа текстов.

    курсовая работа [2,8 M], добавлен 14.01.2014

  • Методы вычисления точных вероятностей в покере. Проектирование алгоритма нахождения вероятности выигрыша для нескольких игроков. Теоретический расчет вероятности выигрыша в игре. Программная оптимизация и упрощение алгоритмов вычисления вероятностей.

    курсовая работа [96,1 K], добавлен 17.06.2013

  • Исследование нечеткой модели управления. Создание нейронной сети, выполняющей различные функции. Исследование генетического алгоритма поиска экстремума целевой функции. Сравнительный анализ нечеткой логики и нейронной сети на примере печи кипящего слоя.

    лабораторная работа [2,3 M], добавлен 25.03.2014

  • Основные генетические операторы. Схема функционирования генетического алгоритма. Задачи, решаемые с помощью генетических алгоритмов. Математическая постановка задачи оптимизации. Решение Диофантова уравнения. Программная реализация. Создание пособия.

    курсовая работа [391,4 K], добавлен 20.02.2008

  • Основные особенности эволюционных алгоритмов. Описание алгоритмов селекции, мутации, скрещивания, применяемых для реализации генетических алгоритмов. Вычисление функции приспособленности. Программная реализация. Тестирование и руководство пользователя.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 11.03.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.