книга DipMaster-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная На заказ Готовые работы Способы оплаты Партнерство Контакты F.A.Q. Поиск
Применение информационных технологий в ГПКО "Кузбасская агропромышленная компания" ( Отчет по практике, 21 стр. )
Применение информационных технологий для проведения социологических опросов ( Дипломная работа, 125 стр. )
Применение информационных технологий в сфере образования и обучения 2010-37 ( Курсовая работа, 37 стр. )
Применение информационной системы Гарант на предприятии ООО "Информо-Сервис" 2006-15 ( Реферат, 15 стр. )
Применение информационных технологий при сравнительном анализе белорусско-китайского фольклора ( Дипломная работа, 45 стр. )
Применение информационных технологий в молекулярно-генетических исследованиях ( Дипломная работа, 31 стр. )
ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В БАНКОВСКОМ БИЗНЕСЕ ( Реферат, 25 стр. )
ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ТАМОЖЕННОМ СОЮЗЕ ( Дипломная работа, 25 стр. )
Применение информационных технологий в сфере образования и обучения (исправленная работа) ( Курсовая работа, 41 стр. )
Применение информационных технологий в сфере образования и обучения ( Курсовая работа, 41 стр. )
Применение ИТ в географии туризма ( Дипломная работа, 21 стр. )
Применение ИТ в задачах мониторинга атмосферного аэрозоля ( Дипломная работа, 28 стр. )
Применение ИТ в исследованиях уравнений Навье-Стокса ( Дипломная работа, 31 стр. )
Применение ИТ в научной и практической психологии ( Дипломная работа, 30 стр. )
Применение ИТ для расчета и анализа прохождения импульсного сигнала через дифференциальный измерительный трансформатор тока (Пояс Роговского) ( Дипломная работа, 26 стр. )
Применение ИТ при использовании методов исторической лингвистики в процессе преподавания истории древнего Ирана ( Дипломная работа, 31 стр. )
Применение ИТ при исследовании вольтерровых интегральных операторов ( Дипломная работа, 28 стр. )
Применение компьютерных технологий на уроках развития речи ( Курсовая работа, 27 стр. )
Применение мобильных технологий в электронном правительстве ( Дипломная работа, 94 стр. )
Применение нейронных сетей для идентификации типа сейсмического сигнала ( Дипломная работа, 80 стр. )
Применение новейших компьютерных технологий для автоматизации процессов промышленного перевода с иностранных языков. ( Контрольная работа, 1 стр. )
Применение новейших экономико-математических методов для решения задач ( Курсовая работа, 23 стр. )
Применение развивающих игр на базе информационно-коммуникативных технологий в начальной школе12 ( Дипломная работа, 68 стр. )
Применение систем управления базами данных в правоохранительной деятельности8 ( Контрольная работа, 12 стр. )
Применение системы бикластеризации BicAT для анализа Интернет-данных ( Контрольная работа, 26 стр. )

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение 3

Постановка задачи 4

Генетические операторы 5

Разработка программы 7

Тестирование 11

Заключение 12

Литература 13

Приложение 14

Введение

Генетические элементы (ГА) работают с совокупностью особей ? популяцией, каждая из которых представляет возможное решение данной проблемы. Каждая особь оценивается мерой ее приспособленности согласно тому, насколько хорошо соответствующее ей решение задачи. В природе это эквивалентно оценке того, насколько эффективен организм при конкуренции за ресурсы. Наиболее приспособленные особи получают возможность воспроизводить потомство с помощью перекрестного скрещивания с другими особями популяции. Это приводит к появлению новых особей, которые сочетают в себе некоторые характеристики, наследуемые ими от родителей. Наименее приспособленные особи с меньшей вероятностью смогут воспроизвести потомков, так что те свойства, которыми они обладали, будут постепенно исчезать из популяции в процессе эволюции. Иногда происходят мутации, или спонтанные изменения в генах.

Таким образом, из поколения в поколение хорошие характеристики распространяются по всей популяции. Скрещивание наиболее приспособленных особей приводит к тому, что исследуются наиболее перспективные участки пространства поиска. В конечном итоге популяция будет сходиться к оптимальному решению задачи. Преимущество ГА состоит в том, что он находит приблизительные оптимальные решения за относительно короткое время.

В процессе выполнения данного проекта создана программа для поиска минимума функции двух вещественных переменных в заданной области с помощью генетического алгоритма.

Литература

1. Змитрович А. И. Интеллектуальные информационные системы. — Мн.:ТетраСистемс, 1997. — 368 с.

2. Батищев Д. А. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач. — Воронеж:Изд.-во ВГТУ, 1995.

3. Емельянов В. В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного моделирования. — М.:ФизМатЛит, 2003. — 432 с.

Примечаний нет.

2000-2024 © Copyright «DipMaster-Shop.ru»