курсовая работа  Решение задачи метаногенеза с использованием параллельной реализации генетического алгоритма

Классификация вычислительных систем. Стандарты для распараллеливания программ. Описание схемы параллельного выполнения алгоритма. Параллельные вычисления в решении задач метаногенеза. Генетический алгоритм, его особенности. Наложение текстуры на объекты.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

 ######     ##      ####     ####     ####   
 ##         ##     ##  ##   ##  ##   ##  ##  
 #####     ###     ##  ##       ##   ##  ##  
     ##     ##      ####      ###    ##  ##  
     ##     ##     ##  ##       ##   ##  ##  
 ##  ##     ##     ##  ##   ##  ##   ##  ##  
  ####    ######    ####     ####     ####   
                                             

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 26.09.2017
Размер файла 71,3 K

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

  • 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

  • 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

  • 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

  • Виды алгоритмов как логико-математических средств, характеристика свойств. Корректный вывод алгоритма при решении вычислительной задачи. Механизм реализации алгоритма, его описание. Решение задачи Майхилла при помощи автоматной модели поведения стрелка.

    курсовая работа [53,6 K], добавлен 17.07.2014

  • Абстрактные модели и способы параллельной обработки данных, допустимая погрешность вычислений. Понятие параллельного процесса, их синхронизация и гранулы распараллеливания, определение закона Амдаля. Архитектура многопроцессорных вычислительных систем.

    дипломная работа [1,3 M], добавлен 09.09.2010

  • Определение и описание "генетического алгоритма", идея которого состоит в организации эволюционного процесса, конечной целью которого является получение оптимального решения в сложной комбинаторной задаче. Пример его тривиальной реализации на C++.

    контрольная работа [172,1 K], добавлен 24.05.2010

  • 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

  • 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 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

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.