Выбор топологии частиц в методе Particle Swarm Optimization при оптимизации многоэкстремальных функций различных размерностей
Роль поиска оптимальных решений при решении прикладных задач. Эволюционные алгоритмы глобальной оптимизации, имитирующие процессы естественной эволюции и поведения живых организмов в окружающей среде. Простота реализации и эффективность алгоритма PSO.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 29.04.2018 |
| Размер файла | 139,2 K |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
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
"Рой частиц" как наиболее простой метод эволюционного программирования, основанный на идеи о возможности решения задач оптимизации с помощью моделирования поведения групп животных. Схема работы алгоритма, составление кода программы и блок-схемы.
курсовая работа [38,5 K], добавлен 18.05.2013Исследование типовых примеров задач оптимизации. Реализация программы в среде MatLab для их решения. Изучение функций нелинейной оптимизации. Определение оптимума целевой функции одной или нескольких переменных. Поиск оптимальных настроек регулятора.
лабораторная работа [188,8 K], добавлен 07.12.2016Первые 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 31.03.2015Теоретические сведения. Основные понятия. Строка, её длина, подстрока. Понятие о сложности алгоритма. Алгоритмы основанные на методе последовательного поиска. Алгоритмы Рабина, Кнута - Морриса - Пратта, Бойера – Мура.
курсовая работа [138,3 K], добавлен 13.06.2007Содержание 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 17.09.2010Обзор и сравнительный анализ современных математических пакетов. Вычислительные и графические возможности системы MATLAB, а также средства программирования в среде MATLAB. Основные возможности решения задач оптимизации в табличном процессоре MS Excel.
дипломная работа [6,6 M], добавлен 04.09.2014Программирование численных методов одномерной оптимизации. Решение одномерных задач оптимизации методами последовательного поиска. Градиентные методы и их применение для оптимизации на ЭВМ математических моделей объектов. Методы нулевого порядка.
контрольная работа [257,9 K], добавлен 15.01.2009Оптимизации внутренних бизнес-процессов на промышленном предприятии ООО "Брянскпромбетон" с использованием пакета прикладных программ "КИС: Бюджетирование". Анализ программных продуктов для решения задач. Логическая последовательность бюджетирования.
дипломная работа [7,0 M], добавлен 25.05.2008Пример задачи нелинейной условной оптимизации. Основные группы методов: штрафных функций, прямого поиска, линеаризации. Последовательность задач безусловной оптимизации. Квадратичный и логарифмический штраф. Корректировка для обеспечения допустимости.
презентация [405,0 K], добавлен 30.10.2013Характеристика 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
