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
Теория вероятностей и математическая статистика СибГУТИ ДО Контрольная работа (1 Вариант)
alcopec
: 13 февраля 2024
Задание 1. Комбинаторика
Сколько 4-х буквенных слов можно составить из букв слова К А Р П ?
Задание 2. Основные теоремы
Спортсмен попадает в основной состав команды с вероятностью 0,6, а в запас с вероятностью 0,4. Спортсмен из основного состава команды участвует в соревнованиях с вероятностью 0,9, из запаса – с вероятностью 0,2. Найти вероятность участия в соревновании произвольно выбранного спортсмена.
Задание 3. Случайные величины
Найти математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратич
125 руб.
Автоматизация рабочего места кассира
GulAl
: 3 января 2009
Немного не дописанная программа, но все исходники присутствуют. Программа написанна на Delphi 7
Проблемы бухгалтерского учета и их влияние на экономику предприятия на Украине
evelin
: 8 ноября 2012
ПРОБЛЕМЫ БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ЭКОНОМИКУ ПРЕДПРИЯТИЯ.
Сегодня, в условиях рыночных отношений центр экономической деятельности перемещается к основному звену всей экономики - предприятию. Именно на уровне предприятия создается нужная обществу продукция, оказываются необходимые услуги. На предприятии сосредоточены наиболее квалифицированные кадры. Здесь решаются вопросы экономного расходования ресурсов, применения высокопроизводительной техники, технологий и реализации продукции.
5 руб.
Лабораторная работа №2. Дискретная математика - Вариант №3
JulDir
: 2 февраля 2013
Постановка задачи
Бинарное отношение R на конечном множестве A: RA2 – задано списком упорядоченных пар вида (a,b), где a,bA. Требования на множество – те же, что и раньше (в нем не должно встречаться повторяющихся элементов, кроме того, оно должно быть упорядочено по возрастанию). Программа должна определять свойства заданного отношения: рефлексивность, симметричность, антисимметричность, транзитивность. Проверку свойств выполнять по матрице бинарного отношения, сопровождая необходимыми пояснени
39 руб.