Генетические алгоритмы
27 Мая 2014 в 20:37, доклад
Генетические алгоритмы относятся к числу универсальных методов оптимизации, позволяющих решать задачи различных типов (комбинаторные, общие задачи с ограничениями и без ограничений) и различной степени сложности. При этом генетические алгоритмы характеризуются возможностью как однокритериального, так и многокритериального поиска в большом пространстве, ландшафт которого является негладким.
Генетические алгоритмы и их применение
24 Декабря 2012 в 09:47, реферат
Генетический алгоритм — это алгоритм, который позволяет найти удовлетворительное решение к аналитически неразрешимым или сложно-решаемым проблемам через последовательный подбор и комбинирование искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию.
Генетические алгоритмы являются частью более общей группы методов, называемой эволюционными вычислениями, которые объединяют различные варианты использования эволюционных принципов для достижения поставленной цели.
Применение генетических алгоритмов к задаче о ранце
11 Января 2013 в 21:28, курсовая работа
В данной курсовой работе будет рассмотрен генетический алгоритм как один из самых распространенных эволюционных алгоритмов.
Круг задач, решаемых с помощью ГА очень широк. Ниже перечислены некоторые задачи, для решения которых использовался генетический алгоритм:
- задачи численной оптимизации;
- задачи о кратчайшем пути;
- задачи компоновки;
- составление расписаний;
- аппроксимация функций;
- отбор (фильтрация) данных;
- настройка и обучение искусственной нейронной сети;
- искусственная жизнь;
- биоинформатика;
- игровые стратегии;
- нелинейная фильтрация;
- развивающиеся агенты/машины.
Генетический алгоритм: оптимальный размер популяции
02 Декабря 2013 в 21:47, реферат
В предыдущем очерке) в качестве эффективного метода борьбы с преждевременной сходимостью было выбрано использование оператора митоза:
Каждая хромосома, к которой применен оператор митоза, заведомо производит как минимум одного полностью идентичного ей самой потомка.
Генетический алгоритм для задачи максимизации заданной целочисленной функции
05 Ноября 2015 в 18:04, курсовая работа
Теория эволюции, впервые представленная Чарльзом Дарвином в работе «Происхождение видов путём естественного отбора» [5], оказала огромное влияние на мировоззрения людей. Несмотря на то, что работа содержала ряд ошибочных положений, в ней был выявлен главный механизм развития: отбор в сочетании с изменчивостью. Во многих случаях специфические особенности развития через изменчивость и отбор все еще не бесспорны, однако основные механизмы объясняют невероятно широкий спектр явлений, наблюдаемых в Природе.
Нахождение минимума функции z(x,y) в заданной области методом генетического алгоритма
08 Ноября 2015 в 11:17, курсовая работа
Рассмотреть двухточечное скрещивание и двухточечную мутацию.
Провести расчеты для 40 и 80 поколений.
Сравнить получающиеся решения при размерах популяции 8, 12, 20 особей.
Поместить содержание главной программы в соответствующий цикл, повторяющийся 20-30 раз, в котором будет одновременно выбираться наилучшее решение из набора полученных. Одновременно вычислить и среднее значение минимума за эти 20-30 прогонов.