статья  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.

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 статья
Язык русский
Дата добавления 29.04.2018
Размер файла 139,2 K

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 18.05.2013

  • Исследование 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 07.12.2016

  • 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

  • Теоретические 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 13.06.2007

  • 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

  • Обзор 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 04.09.2014

  • Программирование 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 15.01.2009

  • Оптимизации 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 25.05.2008

  • Пример 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 30.10.2013

  • 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

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.