Страницу Назад
Поискать другие аналоги этой работы
20 Проект генетического алгоритма для задачи максимизации заданной целочисленной функции (C#)ID: 69805Дата закачки: 31 Мая 2012 Продавец: Aronitue9 (Напишите, если есть вопросы) Посмотреть другие работы этого продавца Тип работы: Работа Курсовая Форматы файлов: Microsoft Word Описание: Содержание Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Глава 1 Генетические алгоритмы. История развития, основные понятия. Простой генетический алгоритм . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1 История эволюционных вычислений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 Символьная модель простого ГА . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Работа простого ГА. Отбор в группу размножения, кроссовер, мутация . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.4 Шимы и строящие блоки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 Глава 2 Генетический алгоритм для задачи максимизации заданной целочисленной функции. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.1 Применимость ГА к задаче максимизации значения функции . . . . . . 10 2.2 Постановка задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3 Описание алгоритма . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.4 Результаты работы и выводы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 Список использованных источников . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 Приложение 16 История эволюционных вычислений началась с разработки ряда различных независимых моделей. Основными стали генетические алгоритмы и классификационные системы Холланда, опубликованные в начале 60-х годов и получившие всеобщее признание после выхода в свет книги "Адаптация в естественных и искусственных системах" [6], ставшей классикой в этой области. В 70-х годах в рамках теории случайного поиска Растригиным Л.А. был предложен ряд алгоритмов, использующих идей бионического поведения особей. Развитие этих идей нашло отражение в цикле работ Букатовой И.Л. по эволюционному моделированию. Развивая идеи Цетлина М.Л. о целесообразном и оптимальном поведении стохастических автоматов, Неймарк Ю.И. предложил осуществлять поиск глобального экстремума на основе коллектива независимых автоматов, моделирующих процессы развития и элиминации особей. Большой вклад в развитие эволюционного программирования внесли Фогел и Уолш. Несмотря на разницу в подходах, каждая из этих "школ" взяла за основу ряд принципов, существующих в природе, и упростила их до такой степени, чтобы их можно было реализовать на компьютере. Размер файла: 71,1 Кбайт Фаил: (.rar)
Коментариев: 0 |
||||
Есть вопросы? Посмотри часто задаваемые вопросы и ответы на них. Опять не то? Мы можем помочь сделать! Некоторые похожие работы:К сожалению, точных предложений нет. Рекомендуем воспользоваться поиском по базе. |
||||
Не можешь найти то что нужно? Мы можем помочь сделать! От 350 руб. за реферат, низкие цены. Спеши, предложение ограничено ! |
Вход в аккаунт:
Страницу Назад
Cодержание / Информационные технологии и системы / Проект генетического алгоритма для задачи максимизации заданной целочисленной функции (C#)
Вход в аккаунт: