Сравнение эффективности применения классических и интеллектуальных методов решения задач оптимизации
Реализация и применение методов покоординатного спуска, генетических алгоритмов и метода PSO. Выбор функции для оценки качества работы алгоритмов, реализующих методы оптимизации. Разработка программного обеспечения. Мерный вектор псевдослучайных чисел.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 13.01.2016 |
| Размер файла | 687,5 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
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 30.05.2015Решение задачи на тему максимизации функций многих переменных. Описание метода дихотомии, его применение для решения нелинейных уравнений. Решение данной задачи с использованием метода покоординатного спуска. Составление алгоритмов, листинг программы.
курсовая работа [138,5 K], добавлен 01.10.2009Характеристика 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 21.06.2014Комплексное 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 23.07.2011Сравнение методов многомерной оптимизации Хука-Дживса и Розенброка по числу вычислений и по числу вызова оптимизируемой функции в процессе оптимизации. Особенности применения алгоритмов ускоряющего шага, в которых используется поиск по направлению.
лабораторная работа [2,8 M], добавлен 14.07.2012Назначение и классификация методов поисковой оптимизации. Эффективность поискового метода. Методы поиска нулевого порядка: исходные данные, условия, недостатки и применение. Структура градиентного метода поиска. Основная идея метода наискорейшего спуска.
лекция [137,8 K], добавлен 04.03.2009История 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 20.10.2008Факторизация натурального числа. Метод квадратичного решета. Факторизация с помощью эллиптических кривых. Реализация алгоритмов натуральных чисел и оценка их эффективности. Применение алгоритмов факторизации натуральных чисел в программной среде Maple.
курсовая работа [851,6 K], добавлен 25.06.2013Изучение аналитических и численных методов поиска одномерного и многомерного безусловного экстремума. Решение поставленной задачи с помощью Mathcad и Excel. Реализация стандартных алгоритмов безусловной оптимизации средствами языка программирования С++.
курсовая работа [488,5 K], добавлен 21.10.2012Программирование 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 15.01.2009Сущность построения, особенности применения и теоретическое обоснование алгоритмов приближенного решения математических задач. Основы численного метода, нахождение интерполяционного полинома методом Лагранжа. Руководство программиста и пользователя.
курсовая работа [527,6 K], добавлен 16.08.2012Принципы компьютерной стеганографии. Классификация методов сокрытия информации. Популярность метода замены наименьшего значащего бита. Сущность методов расширения палитры и блочного сокрытия. Применение методов в GIF изображениях. Реализация алгоритмов.
курсовая работа [589,7 K], добавлен 17.02.2013Анализ методов решения разреженных недоопределенных систем линейных алгебраических уравнений с помощью эффективных алгоритмов, основанных на декомпозиции линейных систем и учете их сетевых свойств. Использование встроенных методов пакета Mathematica.
курсовая работа [4,2 M], добавлен 22.05.2014Задачи оптимизации в математике и информатике. Классификация методов оптимизации. Методы с переменной метрикой. Значение функции на заданном интервале. Локальный минимум функции. Методы минимизации функции. Классификация методов многомерной оптимизации.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 19.06.2012Первые 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 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 11.03.2014Сравнение методик расчета и анализа частотного распределения. Синтез номограммы комбинационных частот с использованием рядов Фарея. Программная реализация алгоритмов оптимизации распределения преобразователя частоты с перестраиваемым преселектором.
дипломная работа [3,5 M], добавлен 07.04.2017Задача оптимизации с точки зрения математики как задача нахождения экстремума вещественной функции в некоторой области. Классификация и типы методов оптимизации, условия их практического использования. Создание программы, ее листинг, описание алгоритмов.
курсовая работа [181,7 K], добавлен 22.06.2012Классификация 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 08.03.2016Графическая иллюстрация работы методов оптимизации. Работа с запрограммированными методами первого, второго и нулевого порядков. Анализ свободно распространяемого программного обеспечения. Применяемая архитектура практикума, пользовательский интерфейс.
дипломная работа [3,9 M], добавлен 14.10.2010
