Интеллектуальные информационные технологии и системы: генетические алгоритмы
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Содержание
1. Генетические алгоритмы
2. Простой генетический алгоритм
3. Разновидности генетических алгоритмов
1. Генетические алгоритмы
В основе генетических алгоритмов лежат генетика и хромосомная теория эволюции организмов. Хромосомы – это нитевидные структуры, находящиеся в клеточном ядре, которые являются носителями наследственности. Каждая хромосома уникальна морфологически и генетически и не может быть заменена другой либо восстановлена при утере (при потере хромосомы клетка, как правило, погибает). Каждый биологический вид имеет определённое, постоянное количество хромосом. Каждая клетка содержит удвоенный набор морфологически и генетически сходных хромосом. Например, в клетках человека содержится 23 пары хромосом, в клетках комара – 3.
На процесс наследования признаков существенно влияет поведение хромосом при делении клеток. Существует митозное и мейозное деление клеток. Митозное деление обеспечивает распределение исходных хромосом и будут между двумя образующимися дочерними клетками, которые будут иметь равноценные наборы хромосом и будут очень похожи друг на друга. При этом происходит редупликация исходных хромосом, вследствие чего к моменту деления клетки каждая хромосома состоит из двух копий исходной материнской хромосомы – сестринских хроматид.
1. Генетические алгоритмы
2. Простой генетический алгоритм
3. Разновидности генетических алгоритмов
1. Генетические алгоритмы
В основе генетических алгоритмов лежат генетика и хромосомная теория эволюции организмов. Хромосомы – это нитевидные структуры, находящиеся в клеточном ядре, которые являются носителями наследственности. Каждая хромосома уникальна морфологически и генетически и не может быть заменена другой либо восстановлена при утере (при потере хромосомы клетка, как правило, погибает). Каждый биологический вид имеет определённое, постоянное количество хромосом. Каждая клетка содержит удвоенный набор морфологически и генетически сходных хромосом. Например, в клетках человека содержится 23 пары хромосом, в клетках комара – 3.
На процесс наследования признаков существенно влияет поведение хромосом при делении клеток. Существует митозное и мейозное деление клеток. Митозное деление обеспечивает распределение исходных хромосом и будут между двумя образующимися дочерними клетками, которые будут иметь равноценные наборы хромосом и будут очень похожи друг на друга. При этом происходит редупликация исходных хромосом, вследствие чего к моменту деления клетки каждая хромосома состоит из двух копий исходной материнской хромосомы – сестринских хроматид.
Похожие материалы
Непрерывные генетические алгоритмы
Qiwir
: 13 августа 2013
Введение
В нашей жизни мы регулярно сталкиваемся с необходимостью решения оптимизационных и прогностических задач. Так, например, доход любой компании определяется качеством этих решений – точностью прогнозов и оптимальностью выбранных стратегий.
Примерами таких задач могут являться:
Прогнозирование курсов валют;
Прогнозирование спроса;
Прогнозирование дохода компании;
Прогнозирование уровня безработицы;
Оптимизация расписаний;
Оптимизация плана закупок, плана инвестиций;
Оптимизация стратегии р
10 руб.
Эволюционное моделирование и генетические алгоритмы
GnobYTEL
: 10 октября 2012
Содержание:
Введение.
Активность системы и подсистемы.
Понятие генетического алгоритма.
20 руб.
Расчет антенны с использованием генетического алгоритма
alfFRED
: 15 сентября 2013
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
5 руб.
Оптимизация антенн с использованием гибрида генетического алгоритма
alfFRED
: 15 сентября 2013
Введение
1. Классификация конфигураций решеток
2. Гибридный оптимизационный алгоритм
3. Пример оптимизации
Список литературы:
Заключение
Введение
За последнее десятилетие применение генетических алгоритмов (ГА) в качестве оптимизационных средств расчета антенн стало активной областью исследований. Основные причины такого интереса связаны с их устойчивостью, позволяющей решать такие оптимизационные задачи, для которых локальные методы оптимизации не эффективны, а также с их универсал
5 руб.
Нахождение глобального минимума функций с помощью генетических алгоритмов
alfFRED
: 3 ноября 2012
Задание: С помощью генетического алгоритма решить следующие задачи оптимизации:
1. f(x,y)=(x-0.4)^2+(y-0.6)^4- min;
2. f(x,y)+sin(10x)sin(10y)- min;
3. система x+y- min, при f(x,y) =1
Найти глобальные минимумы и показать, что решение верно. Программы должны отличаться только видом целевой функции.
Планирование поставок торговой фирме с использованием имитации и генетического алгоритма
DocentMark
: 28 октября 2012
Планирование поставок товаров на склад торговой фирмы является одной из основных задач организации материальных и информационных потоков в разветвленной сети поставщиков товаров и заказчиков [1]. Преследуемая цель - обеспечение требуемого уровня обслуживания множества заказчиков, а также получения максимальной отдачи средств от вложенного капитала. Решение поставленной задачи усложняется стохастическим характером процесса в системе (изменение спроса, недопоставки товаров на склад и т.п.). В случ
5 руб.
Лабораторная работа - Построение управляющих автоматов с помощью генетических алгоритмов
Aronitue9
: 26 августа 2012
В данной работе изучается применение генетических алгоритмов для построения
конечных автоматов на примере задачи «Умный муравей». В результате необходимо
построить конечный автомат Мура, управляющий поведением муравья таким образом, чтобы
задача решалась наиболее эффективным образом.
При выполнении работы использовался программный модуль («Виртуальная лаборатория»), позволяющий реализовывать генетические алгоритмы и особей для них в виде подключаемых плагинов.
20 руб.
Проект генетического алгоритма для задачи максимизации заданной целочисленной функции (C#)
Aronitue9
: 31 мая 2012
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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20 руб.
Другие работы
МЧ00.41.00.00 Клапан предохранительный
coolns
: 15 октября 2018
Предохранительный клапан ставится на трубопроводах, по которым проходит жидкость или газ под давлением. В данном случае корпус поз. 1 является частью трубопровода.
При давлении газа или жидкости, превышающем допускаемую величину, клапан поз. 6 поднимается, сжимая пружину поз. 5. При этом газ или жидкость выпускается через боковые отверстия клапана поз. 6 и цилиндра поз. 3.
При нормальном давлении пружина поджимает клапан поз. 6 к седлу цилиндра поз.3.
МЧ00.41.00.00 СБ_Клапан предохранительный
М
200 руб.
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА по дисциплине «Направляющие среды электросвязи». Вариант №25.
ДО Сибгути
: 16 марта 2018
ПРОЕКТИРОВАНИЕ МАГИСТРАЛЬНЫХ И ВНУТРИЗОНОВЫХ ВОЛП
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ К РАСЧЕТУ ЧИСЛА КАНАЛОВ И ПАРАМЕТРОВ ОПТИЧЕСКОГО КАБЕЛЯ
Таблица 1 - Вариант задания
№
варианта Оконечные пункты l , мкм n1 n2
25 Кемерово-Киселевск 1,31 1,488 1,473
200 руб.
Учет, нормирование и оплата труда
DocentMark
: 9 ноября 2012
Основные определения
Фотография рабочего времени изучает последовательность и продолжительность всех затрат рабочего времени за смену.
Цель фотографии рабочего времени - анализ фактической структуры рабочего времени исполнителя с целью её дальнейшей оптимизации.
Материал фотографии рабочего времени используется:
1. Анализ резервов роста производительности труда
2. Выявление причин невыполнения норм
3. Обоснование норм выработки, норм времени
Методика обработки материалов
Теплотехника ТОГУ-ЦДОТ 2008 Задача 1 Вариант 98
Z24
: 21 января 2026
Смесь, состоящая из М1 киломолей азота и М2 киломолей кислорода с начальными параметрами р1=1 МПа и Т1=1000 К, расширяется до давления р2. Расширение может осуществляться по изотерме, адиабате и политропе с показателем n. Определить газовую постоянную смеси, ее массу и начальный объем, конечные параметры смеси, работу расширения, теплоту, участвующую в процессе, изменение внутренней энергии, энтальпии и энтропии. Дать сводную таблицу результатов и анализ ее. Показать процессы в pυ и Ts — диаграм
300 руб.