Дискретно-непрерывная математика. Кн. 0 : Алгоритмы. Ч. Генетические алгоритмы



Download 9,87 Mb.
Pdf ko'rish
bet228/228
Sana20.06.2022
Hajmi9,87 Mb.
#683557
TuriКнига
1   ...   220   221   222   223   224   225   226   227   228
Bog'liq
Algorithms3

Document Outline

  • Титульный лист
  • А. Е. Кононюк. Фото.
  • Структурная схема развивающейся панмедийной системы наук 
  • Структура открытой развивающейся панмедийной системы математических наук (дисциплин) "Дискретно-непрерывная математика"
  • Оглавление
  • Введение
  • 1. Основные положения
    • 1.1. Базовые понятия
    • 1.2. Природный механизм (Естественный отбор в природе)
    • 1.3. Особенности ГА
    • 1.4. Задачи оптимизации и применение алгоритмов
    • 1.5. Мягкие вычисления
    • 1.6. Эволюционные вычисления
    • 1.7. Описание генетического алгоритма
  • 2. Классический генетический алгоритм и его релизация
    • 2.1. Функция приспособленности и кодирование решений
    • 2.2. Классический генетический алгоритм
    • 2.3. Принцип и алгоритм работы ГА
    • 2.4. Применение генетических алгоритмов
    • 2.5. Пример выполнения классического генетического алгоритма
    • 2.6. Представление данных в генах
    • 2.7. Примеры кодирования параметров задачи в генетическом алгоритме
  • 3. Основы теории ГА
    • 3.1. Шаблоны
    • 3.2. Настройка ГА
    • 3.3. Другие модели ГА
    • 3.4. Некоторые модели генетических алгоритмов
    • 3.5. Параллельные ГА
    • 3.6. Наблюдения
    • 3.7. Основная теорема о генетических алгоритмах
    • 3.8. Строительные блоки (Building blocks)
    • 3.9. Модификации классического генетического алгоритма
      • 3.9.1. Методы селекции
      • 3.9.2. Особые процедуры репродукции
      • 3.9.3. Генетические операторы
      • 3.9.4. Методы кодирования
      • 3.9.5. Масштабирование функции приспособленности
      • 3.9.6. Ниши в генетическом алгоритме
      • 3.9.7. Генетические алгоритмы для многокритериальной оптимизации
      • 3.9.8. Генетические микроалгоритмы
  • 4. Модели генетических алгоритмов
    • 4.1. Модели генетических алгоритмов и стратегии отбара и формирования нового поколения
    • 4.2. Проверка эффективности ГА с использованием тестовых функций
    • 4.3. Примеры оптимизации функции с помощью программы FlexTool
    • 4.4. Генетические алгоритмы и математический аппарат
  • 5. Эволюционное моделирование
    • 5.1. Эволюционные алгоритмы
    • 5.2. Приложения эволюционных алгоритмов
      • 5.2.1. Примеры оптимизации функции с помощью программы Evolver
      • 5.2.2. Решение комбинаторных задач с помощью программы Evolver
    • 5.3. Эволюционные алгоритмы в нейронных сетях
      • 5.3.1. Независимое применение генетических алгоритмов и нейронных сетей
      • 5.3.2. Нейронные сети для поддержки генетических алгоритмов
      • 5.3.3. Генетические алгоритмы для поддержки нейронных сетей
      • 5.3.4. Применение генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей
      • 5.3.5. Генетические алгоритмы для выбора топологии нейронных сетей
      • 5.3.6. Адаптивные взаимодействующие системы
      • 5.3.7. Типовой цикл эволюции
    • 5.4. Примеры моделирования эволюционных алгоритмов в приложении к нейронным сетям
      • 5.4.1. Программы Evolver и BrainMaker
      • 5.4.2. Программа GTO
  • 6. Применение генетических алгоритмов
    • 6.1. Применение ГА для автоматической генерации тестов
    • 6.2. Генетические алгоритмы, распознающие изображения
    • 6.3. Генетические алгоритмы в MATLAB
      • 6.3.1. Суть генетических алгоритмов
      • 6.3.2. Работа с GENETIC ALGORITHM TOOL
    • 6.4. Аппроксимация изображений генетическим алгоритмом при помощи EvoJ
      • 6.4.1. Выбор способа описания решения
      • 6.4.2. Кофигурирование EvoJ при помощи Detached Annotations
      • 6.4.3. Создание фитнес функции
      • 6.4.4. Осуществление итераций
      • 6.4.5. Улучшение алгоритма
    • 6.5. Разработка и исследование гибридного алгоритма решения сложных задач оптимизации
      • 6.5.1. Генетический алгоритм (ГА)
    • 6.6. Примеры генетического алгоритма
      • 6.6.1. Масштаб пригодности
      • 6.6.2. Сопоставление ранга и Масштабирования высшего уровня
      • 6.6.3. Селекция
      • 6.6.4. Опции репродуцирования
      • 6.6.5. Мутация и кроссовер
      • 6.6.6. Установка числа мутаций
      • 6.6.7. Установка кроссоверной доли
      • 6.6.8. Установка без Мутаций
      • 6.6.9. Мутации без кроссовера
      • 6.6.10. Сравнение результатов с фракциями измененных после операции кроссовера
      • 6.6.11. Пример – сравнение глобального и локального минимумов
      • 6.6.12. Пример решения данной задачи с помощью Генетического алгоритма
      • 6.6.13. Использование гибридной функции
      • 6.6.14. Установка максимального числа поколений
      • 6.6.15. Векторизация функции пригодности
      • 6.6.16. Минимизация при наличии ограничений с использованием функции ga
      • 6.6.17. Параметризация функций, вызываемых с помощью ga
      • 6.6.18. Параметризация функций при помощи анонимных функций для ga
      • 6.6.19. Параметризация функции при помощи вложенной функции для ga
  • Приложение. Практическая часть реализации генетических алгоритмов
    • 1. Математическое обоснование принципа работы программы
      • 1. 1 Принцип работы программы
    • 2. Листинг программы
    • Примеры применения ГА
  • Литература

Download 9,87 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   220   221   222   223   224   225   226   227   228




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish