Оптимизация нестационарных задач комбинаторного типа с помощью генетических алгоритмов

Рассмотрение различных модификаций генетического алгоритма для адаптации в нестационарных средах. Исследование нестационарных задач дискретной оптимизации. Характеристика особенностей генетического алгоритма, обладающего свойством неявного параллелизма.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 17.01.2018
Размер файла 29,9 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

  • 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

  • Описание 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 30.05.2015

  • 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

  • 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

  • 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

  • Первые 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 31.03.2015

  • 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

  • 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

  • Формулировка поставленной задачи при конструировании систем управления для идентификации нестационарных объектов. Изучение основ алгоритмического конструирования системы с неполной информацией. Рассмотрение использования метода адаптивной идентификации.

    курсовая работа [110,8 K], добавлен 10.08.2014

  • 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

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.