Система поддержки принятия решений многокритериального выбора на базе коэволюционного генетического алгоритма
Применение генетических алгоритмов (ГА), эффективных при решении задач оптимизации, их преимущества и недостатки. Процесс настройки и контроля параметров конкретного ГА, его влияние на эффективность решения задачи. Результаты тестирования алгоритмов.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Иванов И.А. |
| Дата добавления | 29.04.2018 |
| Размер файла | 60,7 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 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 30.05.2015Комплексное 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 23.07.2011Основные 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 11.03.2014Первые 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 31.03.2015Основные 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 20.02.2008Характеристика 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 21.06.2014Переход от словесной неформальной постановки к математической формулировке данной задачи. Оценка различных вариантов с целью выбора наиболее эффективных структур данных и алгоритмов обработки. Реализация алгоритмов на одном из языков программирования.
курсовая работа [35,0 K], добавлен 25.06.2013Изучение особенностей создания алгоритмов вычислительных задач. Визуальное программирование стандартных компонентов среды программирования Delphi. Технология создания компонента Delphi для решения производственной задачи. Выполнение блок-схемы алгоритма.
курсовая работа [638,0 K], добавлен 30.01.2015Трудности использования эволюционных алгоритмов. Построение вычислительных систем, основанных на принципах естественного отбора. Недостатки генетических алгоритмов. Примеры эволюционных алгоритмов. Направления и разделы эволюционного моделирования.
реферат [187,4 K], добавлен 21.01.2014Виды 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 17.07.2014Анализ алгоритмов, оценка параметров алгоритма (эффективности, сложности, правильности). Комплексный анализ эффективности алгоритма на основе комплексной оценки ресурсов формальной системы. Верификация при коллективной разработке программных систем.
презентация [234,9 K], добавлен 22.10.2013История появления эволюционных алгоритмов. Нейрокомпьютерные исследования в России. Реализация генетических алгоритмов. Расчет эффективности процедур поиска конкурирующей процедуры. Schema и теорема шим. Примеры использования нейросетевых технологий.
курсовая работа [43,0 K], добавлен 20.10.2008Появление алгоритмов, связанных с зарождением математики. Последовательность алгоритмов решения задач. Словесная форма их записи. Система обозначений при графическом способе записи алгоритма. Алгоритм, в котором команды выполняются одна за другой.
презентация [262,8 K], добавлен 19.01.2015Анализ существующих решений системы поддержки принятия решений для корпоративной сети. Многоагентная система. Разработка концептуальной модели. Структура базы знаний. Разработка модели многоагентной системы на базе сетей Петри. Методика тестирования.
дипломная работа [5,1 M], добавлен 19.01.2017Классификация методов оптимизации. Обзор и выбор языка C#. Алгоритмический анализ задачи, описание алгоритма решения. Графические схемы разработанных алгоритмов. Разработка приложения и результаты тестовых испытаний. Интерфейс пользователя, тестирование.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 08.03.2016Характеристика сущности и свойств алгоритма - последовательности действий для решения поставленной задачи. Особенности алгоритмического языка, представляющего собой систему обозначений и правил для единообразной и точной записи алгоритмов и их исполнения.
реферат [35,2 K], добавлен 24.07.2010Методы решения проблем, возникающих на стадиях и этапах процесса принятия решений, их реализация в информационных системах поддержки принятия решений (СППР). Назначение СППР, история их эволюции и характеристика. Основные типы СППР, области их применения.
реферат [389,3 K], добавлен 22.11.2016Разработка алгоритмического и программного обеспечения для решения задачи поддержки принятия решений о выпуске новой продукции. Математическое обеспечение задачи поддержки принятия решений о выпуске новой продукции, основные входные и выходные данные.
дипломная работа [943,0 K], добавлен 08.03.2011Основные этапы создания алгоритмов, представление в виде программы. Рассмотрение методов решения задач. Метод поэтапных уточнений. Различие между численными и логическими алгоритмами. Реализация цикла со счетчиком. Процесс разработки сложного алгоритма.
презентация [1,3 M], добавлен 22.10.2013Оптимизация решения задачи с помощью алгоритма отжига. Анализ теории оптимизации как целевой функции. Метод градиентного спуска. Переменные и описание алгоритма отжига. Представление задачи коммивояжера через граф. Сведение задачи к переменным и решение.
курсовая работа [784,0 K], добавлен 21.05.2015
