Расчет антенны с использованием генетического алгоритма
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Содержание
I. Введение
II. Двоичный/непрерывный ГА
III. Фазо-неравномерная линейная решетка с низким УБЛ
IV. Микрополосковая антенна с круговой поляризацией
V. Прореженные подрешетки
VI. Выводы
I. Введение
В некоторых случаях оптимизационная задача имеет затратную функцию, оперирующую как действительными, так и целочисленными переменными. Если переменные целые, то используются либо целочисленные алгоритмы программирования, либо двоичные генетические алгоритмы (ГА). Двоичные ГА легко преобразуют биты, представляющие конфигурации (хромосомы), в целые значения, не используя действительных значений. Но зачастую решения относительно уровня квантования переменных бывают сложными. Большинство оптимизационных алгоритмов рассчитаны на затратные функции, оперирующие действительными переменными, в особенности те алгоритмы, которые используют производные. Одним из подходов к оптимизации функций, оперирующих как действительными, так и целыми переменными, является рассмотрение всех переменных как действительных с последующим округлением значений целых переменных. Если в решении оптимизационной задачи участвуют оба вида переменных, она называется оптимизацией со смешанными целыми [1]. Самым распространенным подходом здесь является метод ветвей и границ [2], хотя имеется и ряд других. Первоначально эти подходы были предназначены для решения линейных задач программирования, но затем стали использоваться и для нелинейных. Они рассчитаны на малое число переменных и часто дают приблизительные результаты.
I. Введение
II. Двоичный/непрерывный ГА
III. Фазо-неравномерная линейная решетка с низким УБЛ
IV. Микрополосковая антенна с круговой поляризацией
V. Прореженные подрешетки
VI. Выводы
I. Введение
В некоторых случаях оптимизационная задача имеет затратную функцию, оперирующую как действительными, так и целочисленными переменными. Если переменные целые, то используются либо целочисленные алгоритмы программирования, либо двоичные генетические алгоритмы (ГА). Двоичные ГА легко преобразуют биты, представляющие конфигурации (хромосомы), в целые значения, не используя действительных значений. Но зачастую решения относительно уровня квантования переменных бывают сложными. Большинство оптимизационных алгоритмов рассчитаны на затратные функции, оперирующие действительными переменными, в особенности те алгоритмы, которые используют производные. Одним из подходов к оптимизации функций, оперирующих как действительными, так и целыми переменными, является рассмотрение всех переменных как действительных с последующим округлением значений целых переменных. Если в решении оптимизационной задачи участвуют оба вида переменных, она называется оптимизацией со смешанными целыми [1]. Самым распространенным подходом здесь является метод ветвей и границ [2], хотя имеется и ряд других. Первоначально эти подходы были предназначены для решения линейных задач программирования, но затем стали использоваться и для нелинейных. Они рассчитаны на малое число переменных и часто дают приблизительные результаты.
Другие работы
Экзаменационная работа по дисциплине: "Математический анализ" (2 семестр). Билет № 13
Amor
: 15 октября 2013
Билет 13
1. Дивергенция векторного поля, её вычисление и свойства.
2. Вычислить объём тела, ограниченного поверхностями (смотрите на скрине)
3. Вычислить градиент скалярного поля в точке . Построить градиент и линию уровня поля, проходящую через точку М. (смотрите на скрине)
4. Вычислить поток векторного поля через поверхность: (смотрите на скрине)
5. Применяя формулу Стокса, вычислить циркуляцию векторного поля по замкнутому контуру С, образованному пересечением плоскости с коор
250 руб.
Теория сложности вычислительных процессов и структур. Лабораторная работа 1. Вариант 10.
Bodibilder
: 29 мая 2019
Лабораторная работа №1
Сортировка массивов
Написать программу для сортировки массива из 50 элементов методом “пузырьковой” сортировки (Bubble Sort) или прямого выбора (Select Sort) (по вариантам). Массив считать из файла. Вывести на экран трудоемкость метода (количество сравнений).
Вариант 0
Метод прямого выбора.
Массив для сортировки:
618, 528, 929, 744, 931, 977, 724, 154, 547, 866, 42, 310, 134, 682, 847, 411, 311, 429, 367, 425, 367, 425, 836, 201, 426, 954, 849, 144, 663, 495, 133, 393, 668
28 руб.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №3. Программные средства обработки информации. Вариант: №1. ВВЕДЕНИЕ В LabVIEW. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ПРАВИЛА ПОСТРОЕНИЯ ВИРТУАЛЬНЫХ ПРИБОРОВ
KVASROGOV
: 18 декабря 2020
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 3
По дисциплине: Программные средства обработки информации
Вариант: 1
ВВЕДЕНИЕ В LabVIEW.
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ПРАВИЛА
ПОСТРОЕНИЯ ВИРТУАЛЬНЫХ ПРИБОРОВ
75 руб.
Многофункциональный жилой комплекс
GnobYTEL
: 1 августа 2012
ВолгГАСУ.Волгоград 2008г. Специальность " Проектирование зданий" 18 листов А1, собранных в единую композицию. А.(архикад) Пояснительная записка -около 100 стр.(ворд)
1.Архитектурно-строительная часть
2.Строительная физика
3.Расчетно-конструктивная часть
4.Организация строительства
5.Экономика
6.БЖД
250 руб.