Список публикаций по ключевому слову: «генетический алгоритм»



Информатика и вычислительная техника

Дата публикации: 21.01.2015 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Шаяхметов Искандер Мударисович , магистрант
ФГБОУ ВО «Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ» , Татарстан Респ

«Исследование влияния вероятности мутации в генетическом алгоритме на эффективность решения задач оптимизации»

Скачать статью

В данной работе автор пытается ответить на вопрос «Как влияет вероятность мутации на сходимость алгоритма?». Целевая функция представляет собой функцию f (x1, y2). Конечным результатом работы является программное обеспечение, которое проводит исследование эффективности генетического алгоритма при варьировании вероятности мутации.

Информатика

Дата публикации: 24.11.2014 г.
Оцените материал Средняя оценка: 4 (Всего: 42)
Казаковцев Владимир Львович , ученик 9 "Б" класса
МАОУ «Лицей №9 «Лидер» , Красноярский край
Казаковцев Лев Александрович , канд. техн. наук, доцент
ФГБОУ ВО «Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева» , Красноярский край

«О методах решения больших комбинаторных задач»

Скачать статью

В настоящей работе рассмотрены алгоритмы, основанные на принципах бионики, применяемые для решения сложных задач, а также проведены эксперименты для сравнения производительности этих алгоритмов.

Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)

Дата публикации: 30.07.2014 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Поршнев Сергей Владимирович , д-р техн. наук, профессор , заведующий кафедрой
Копосов Александр Сергеевич , аспирант
Филиал ФГАОУ ВО «Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина» в г. Первоуральске , Свердловская обл

«Методика оценивания параметров случайной величины со смешанным двумодальным законом распределения на основе совместного использования аппроксимации Розенблатта–Парзена, метода мнимых источников и генетических алгоритмов»

Скачать статью

В статье обсуждаются результаты совместного использования аппроксимации Розенблатта–Парзена и метода мнимых источников для оценки параметров случайной величины со смешанным двумодальным распределением. На первом этапе вычислялись оценки функции плотности распределения с помощью аппроксимации Розенблатта–Парзена, по которым оценивались математические ожидания. На втором этапе с помощью генетических алгоритмов вычислялись оценки остальных параметров. Анализ результатов применения предложенной методики для оценки значений параметров двумодальных распределений позволяет сделать следующие выводы: при использовании генетических алгоритмов для нахождения одновременно всех девяти параметров изучаемого распределения погрешности оценок превышают 50%, что является следствием высокой размерности решаемой задачи. Предложена методика последовательного нахождения параметров двумодального распределения.

Технические науки

Дата публикации: 06.08.2015 г.
Оцените материал Средняя оценка: 2 (Всего: 1)
Королёва Анжела Сергеевна , студентка
Юровская Марина Борисовна , студентка
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского» , Нижегородская обл

«Генетический алгоритм решения задачи о ранце»

Скачать статью

Pадача о ранце (рюкзаке) — одна из задач комбинаторной оптимизации. Подобные задачи часто возникают в экономике, прикладной математике, криптографии. Данная статья содержит описание генетического алгоритма решения задачи о ранце.

Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)

Дата публикации: 25.02.2015 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Лобода Максим Николаевич , магистрант
Березкина Галина Леонидовна , старший преподаватель
ФГАОУ ВО «Дальневосточный федеральный университет» , Приморский край

«Анализ эффективности алгоритмов локального поиска в среде web»

Скачать статью

В данной работе производится оценка эффективности алгоритмов оптимизации для задачи нелинейного программирования. Критериями оценки являются эффективность решения задачи, затраченное время, использованная память. В качестве эталонного, в смысле эффективности решения задачи, выбран алгоритм случайной оптимизации. Оценка алгоритмов производится в среде web, что подразумевает реализацию их на языке, используемом для программирования web-приложений.