телефон 978-63-62
978 63 62
zadachi.org.ru рефераты курсовые дипломы контрольные сочинения доклады
zadachi.org.ru
Сочинения Доклады Контрольные
Рефераты Курсовые Дипломы
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты

РАСПРОДАЖАРыбалка -5% Разное -5% Товары для дачи, сада и огорода -5%

все разделыраздел:Биология

Генетические алгоритмы

найти похожие
найти еще

Совок №5.
Длина совка: 22 см. Цвет в ассортименте, без возможности выбора.
19 руб
Раздел: Совки
Горшок торфяной для цветов.
Рекомендуются для выращивания крупной рассады различных овощных и цветочных, а также для укоренения саженцев декоративных, плодовых и
7 руб
Раздел: Горшки, ящики для рассады
Коврик для запекания, силиконовый "Пекарь".
Коврик "Пекарь", сделанный из силикона, поможет Вам готовить вкусную и красивую выпечку. Благодаря материалу коврика, выпечка не
177 руб
Раздел: Коврики силиконовые для выпечки
Отбор в генетическом алгоритме тесно связан с принципами естественного отбора в природе следующим образом: Приспособленность индивидуума Значение целевой функции на этом индивидууме. Выживание наиболее приспособленных Популяция следующего поколения формируется в соответствии с целевой функцией. Чем приспособленнее индивидуум, тем больше вероятность его участия в кроссовере, т.е. размножении. Таким образом, модель отбора определяет, каким образом следует строить популяцию следующего поколения. Как правило, вероятность участия индивидуума в скрещивании берется пропорциональной его приспособленности. Часто используется так называемая стратегия элитизма, при которой несколько лучших индивидуумов переходят в следующее поколение без изменений, не участвуя в кроссовере и отборе. В любом случае каждое следующее поколение будет в среднем лучше предыдущего. Когда приспособленность индивидуумов перестает заметно увеличиваться, процесс останавливают и в качестве решения задачи оптимизации берут наилучшего из найденных индивидуумов. Возвращаясь к задаче оптимального распределения инвестиций, поясним особенности реализации генетического алгоритма в этом случае. Индивидуум = вариант решения задачи = набор из 10 хромосом Хj Хромосома Хj= объем вложения в проект j = 16-разрядная запись этого числа Так как объемы вложений ограничены, не все значения хромосом являются допустимыми. Это учитывается при генерации популяций. Так как суммарный объем инвестиций фиксирован, то реально варьируются только 9 хромосом, а значение 10-ой определяется по ним однозначно. 3Подробное описание генетического aлгоритма 1. Создание структуры решения искомой задачи в виде массива a, i = 1,. , где - максимальное число компонент структуры. Пример: поиск функции y=f(x) наилучшего в классе полиномов приближения экспериментальных точек {xi, yi}, j=1,.,m. Структура определяется битовым массивом, где каждому элементу массива сопоставлен простейший многочлен типа xi, i=1,. , где - максимальная степень полинома. 2. Создание показателя эффективности структуры, заполненной конкретными значениями. Пример: Показателем эффективности для нашего примера будет невязка определенная методом наименьших квадратов Ja=I1 I2 . Im, где Ij=(yj–fa(xj))2, где fa(x) есть сумма всех элементов вида aixi, где ai = 0 или 1 3. Задание некоторого массива различных структур Sk, k=1,., , размерностью , большей, чем число компонент в структуре Данный массив можно сгенерировать случайно, задав нули и единицы в каждой структуре. 4. Расчет показателей эффективности Jk для каждой структуры Sk. По формуле заданной в пункте 2. 5. Естественный отбор структур по некоторому правилу выбора наилучших структур среди заданного массива структур. Пример: можно по правилу вида J0=M(Jk) - среднее значение Jk, если Jk 6. Замена выбывших структур на новые, рожденные от наиболее приспособленных структур с помощью генетических операторов а.) мутация - замена в структуре одного из значений случайно выбранной компоненты Пример: из (1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0) получится (1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0). б.) инверсия - перестановка в структуре некоторой ее части наоборот Пример: из (1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0) получится (1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0). в.) кроссинговер - создание структуры, основанной на двух структурах - заменой одной части первой структуры на ту же область во второй.

Содержание: 1. Естественный отбор в природе 2. Что такое генетический алгоритм 3. Подробное описание генетического aлгоритма 4. Влияние параметров генетического алгоритма на эффективность поиска 5. Особенности генетических алгоритмов 6. Список литературы и ссылки Генетические алгоритмы - это аналитические технологии, созданные и выверенные самой природой за миллионы лет ее существования. Они позволяют решать задачи прогнозирования, классификации, поиска оптимальных вариантов, и совершенно незаменимы в тех случаях, когда в обычных условиях решение задачи основано на интуиции или опыте, а не на строгом (в математическом смысле) ее описании. Цель данного проекта – это обзор выше упомянутой темы, для того чтоб в дальнейшем разработать систему генерирующей решение с помощью генетических алгоритмов. Ниже будет подробно освещена эта тема и затронуты наиболее важные аспекты этой задачи. Вначале заглянем в источник этих алгоритмов. 1Естественный отбор в природе Эволюционная теория утверждает, что каждый биологический вид целенаправленно развивается и изменяется для того, чтобы наилучшим образом приспособиться к окружающей среде. В процессе эволюции многие виды насекомых и рыб приобрели защитную окраску, еж стал неуязвимым благодаря иглам, человек стал обладателем сложнейшей нервной системы. Можно сказать, что эволюция - это процесс оптимизации всех живых организмов. Рассмотрим, какими же средствами природа решает эту задачу оптимизации. Основной механизм эволюции - это естественный отбор. Его суть состоит в том, что более приспособленные особи имеют больше возможностей для выживания и размножения и, следовательно, приносят больше потомства, чем плохо приспособленные особи. При этом благодаря передаче генетической информации (генетическому наследованию) потомки наследуют от родителей основные их качества. Таким образом, потомки сильных индивидуумов также будут относительно хорошо приспособленными, а их доля в общей массе особей будет возрастать. После смены нескольких десятков или сотен поколений средняя приспособленность особей данного вида заметно возрастает. Чтобы сделать понятными принципы работы генетических алгоритмов, поясним также, как устроены механизмы генетического наследования в природе. В каждой клетке любого животного содержится вся генетическая информация этой особи. Эта информация записана в виде набора очень длинных молекул ДНК (ДезоксирибоНуклеиновая Кислота). Каждая молекула ДНК - это цепочка, состоящая из молекул нуклеотидов четырех типов, обозначаемых А, , C и G. Собственно, информацию несет порядок следования нуклеотидов в ДНК. Таким образом, генетический код индивидуума - это просто очень длинная строка символов, где используются всего 4 буквы. В животной клетке каждая молекула ДНК окружена оболочкой - такое образование называется хромосомой. Каждое врожденное качество особи (цвет глаз, наследственные болезни, тип волос и т.д.) кодируется определенной частью хромосомы, которая называется геном этого свойства. Например, ген цвета глаз содержит информацию, кодирующую определенный цвет глаз. Различные значения гена называются его аллелями. При размножении животных происходит слияние двух родительских половых клеток и их ДНК взаимодействуют, образуя ДНК потомка.

Вытеснение в данном случае формирует новую популяцию скорее из далеко расположенных особей, вместо особей, группирующихся около текущего найденного решения. Этот метод особенно хорошо себя показал при решении многоэкстремальных задач, при этом помимо определения глобальных экстремумов появляется возможность выделить и те локальные максимумы, значения которых близки к глобальным. 5Особенности генетических алгоритмов Генетический алгоритм - новейший, но не единственно возможный способ решения задач оптимизации. С давних пор известны два основных пути решения таких задач - переборный и локально-градиентный. У этих методов свои достоинства и недостатки, и в каждом конкретном случае следует подумать, какой из них выбрать. Рассмотрим достоинства и недостатки стандартных и генетических методов на примере классической задачи коммивояжера. Суть задачи состоит в том, чтобы найти кратчайший замкнутый путь обхода нескольких городов, заданных своими координатами. Оказывается, что уже для 30 городов поиск оптимального пути представляет собой сложную задачу, побудившую развитие различных новых методов (в том числе нейросетей и генетических алгоритмов). Каждый вариант решения (для 30 городов) - это числовая строка, где на j-ом месте стоит номер j-ого по порядку обхода города. Таким образом, в этой задаче 30 параметров, причем не все комбинации значений допустимы. Естественно, первой идеей является полный перебор всех вариантов обхода. Переборный метод наиболее прост по своей сути и тривиален в программировании. Для поиска оптимального решения (точки максимума целевой функции) требуется последовательно вычислить значения целевой функции во всех возможных точках, запоминая максимальное из них. Недостатком этого метода является большая вычислительная стоимость. В частности, в задаче коммивояжера потребуется просчитать длины более 1030 вариантов путей, что совершенно нереально. Однако, если перебор всех вариантов за разумное время возможен, то можно быть абсолютно уверенным в том, что найденное решение действительно оптимально. Второй популярный способ основан на методе градиентного спуска. При этом вначале выбираются некоторые случайные значения параметров, а затем эти значения постепенно изменяют, добиваясь наибольшей скорости роста целевой функции. Достигнув локального максимума, такой алгоритм останавливается, поэтому для поиска глобального оптимума потребуются дополнительные усилия. Градиентные методы работают очень быстро, но не гарантируют оптимальности найденного решения. Они идеальны для применения в так называемых унимодальных задачах, где целевая функция имеет единственный локальный максимум (он же - глобальный). Легко видеть, что задача коммивояжера унимодальной не является. Типичная практическая задача, как правило, мультимодальна и многомерна, то есть содержит много параметров. Для таких задач не существует ни одного универсального метода, который позволял бы достаточно быстро найти абсолютно точное решение. Однако, комбинируя переборный и градиентный методы, можно надеяться получить хотя бы приближенное решение, точность которого будет возрастать при увеличении времени расчета.

Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты + книга в подарок

 Концепции современного естествознания

Согласованность и эффективность работы элементов биологических организмов наводит на мысль: а можно ли использовать принципы биологической эволюции для оптимизации практически важных для человека систем? Одна из первых схем эволюционной оптимизации была предложена в 60-е годы П.Фогелем, А.Оуэнсом и М.Уолшем; эффективность этой схемы на практике была продемонстрирована И.Букатовой из Москвы. Также в последнее время проявляется большой интерес к исследованию и использованию генетического алгоритма, предложенного Дж.Холландом из Мичиганского университета. Этот генетический алгоритм предназначен для решения задач комбинаторной оптимизации, то есть оптимизации структур, задаваемых векторами, компоненты которых принимают дискретные значения. Схема генетического алгоритма практически совпадает с таковой в модели квазивидов, за исключением того, что в генетическом алгоритме механизм изменчивости помимо точечных мутаций включает в себя кроссинговер – скрещивание структур. Генетический алгоритм естественно «вписывается» в параллельную многопроцессорную вычислительную архитектуру: каждой «особи» популяции можно поставить в соответствие отдельный процессор, поэтому возможно построение специализированных компьютеров, эффективно реализующих генетический алгоритм. 7.6.2

скачать реферат Банковский маркетинг

Для этих целей банки первыми в нашей стране стали использовать суперсовременные методы искусственного интеллекта (нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткую логику, экспертные системы и пр.). В настоящее время некоторые из этих банков стали продавать продукты своего аналитического отдела другим организациям, так, насколько известно, поступают банки МФК и Ренессанс-Капитал. Также банки могут оказывать клиентам консультационные услуги по повышению кредитоспособности, по формированию собственного портфеля ценных бумаг, по разработке бизнес-плана для получения банковского кредита, по оптимизации денежных потоков организации для наиболее эффективного их использования. 3. Маркетинговые исследования и информация в банке Прежде чем начинать любое дело необходимо все тщательно для этого подготовить. При организации службы маркетинга в банке тем более встанет необходимость в проведении обширных маркетинговых исследований в этой области. Рассмотрим, какие методы анализа могут использовать банки в процессе проведения маркетингового исследования, и какие виды маркетинговой информации могут быть собраны.

Набор цветных карандашей "Color'peps", 48 штук , 48 цветов.
Карандаши цветные из американской липы, треугольные, ударопрочный грифель.В наборе 2 цвета металлик, 4 флюоресцентных, всего 48 цветов.
1165 руб
Раздел: Более 24 цветов
Колонки "Defender Z5", 2x3W + subwoofer 10W, FM, SD/USB, 220В, черный/синий.
Компактная акустическая система со встроенным MP3 декодером и FM-приемником. Наличие слота для карт памяти стандарта SD или USB дает
1412 руб
Раздел: Музыкальные центры и динамики
Корзина для игрушек "Сорренто", 45 л (красный).
Материал: пластик. Высота: 605 мм. Диаметр: 420 мм. Объем: 45 л.
544 руб
Раздел: Корзины, контейнеры для игрушек
 Продажа вина без бутылок: Экономика сознания в глобальной Сети

Далее, по мере того, как программы будут становиться все более модульными, а распространение переместится в Сеть, оно станет преобразовываться и примет вид непосредственного взаимодействия с пользовательской базой. Спорадическое обновление [программного обеспечения] сгладится, превратившись в непрерывный процесс пошагового улучшения и приспособления; отчасти это будет происходить при посредстве человека, а отчасти благодаряP[действию] неких генетических алгоритмов [заложенных в самих программах]. Пиратские копии программ могут оказаться слишком статичными для того, чтобы представлять для кого-либо особую ценность. Даже в случае графических изображений, когда предполагается, что информация остается фиксированной, в расшифрованный файл может по-прежнему вплетаться код, способный осуществлять защиту этого файла самыми разнообразными средствами. В большинстве схем, какие я способен себе представить, файл будет «жить» с некоторой накрепко внедренной в него программой, которая может «чувствовать» окружающие условия и взаимодействовать с ними

скачать реферат Операции с ценными бумагами

Таким образом, риск представляет собой сумму диверсифицируемого и недиверсифицируемого рисков. Диверсифицируемая часть риска представляет собой несистематический риск, а недиверсифицируемая - систематический. Если задать желаемый для инвестора уровень доходности портфеля, то можно поставить задачу выбора такой структуры портфеля, которая при заданном уровне доходности приводила бы к минимальному риску. Математическая постановка такой задачи впервые была сформулирована в 1951 г. Г. Марковицем. Для решения задачи Г. Марковица статистическими методами требуется большой объем данных о рынке ценных бумаг, накопленных за многие годы и отвечающих условиям представительности. На практике, особенно на российском фондовом рынке, который еще только формируется, такие данные получить очень трудно, а подчас и невозможно. В настоящее время появились различные эвристические методы для решения подобных задач, дающие псевдооптимальные решения, например различные генетические алгоритмы. Тем не менее традиционно для принятия решений о формировании портфеля пользуются моделью оценки финансовых активов (Capi al Asse Prici g Model - САРМ), представляющей собой зависимость между эффективностью (доходностью) конкретной ценной бумаги и эффективностью рыночного портфеля (портфеля, содержащего все бумаги, находящиеся на рынке).

 Молох

Что с этой способностью сможет сделать человек такой вопрос следует оставить без ответа из-за опасений, которые приходят в голову, когда мы желаем найти на него ответ. 5 Не следует считать, что проблемы типа «NP», разламываемые при помощи генетических алгоритмов,P это уже ВСЕ в сущности проблемы, с которыми можно еще встретиться. Существуют, естественно, и такие задачи, в которых генетической алгеброй, генетическими алгоритмами добраться к цели не удастся. И также никто не должен считать, что мы благодаря представленным выше открытиям уже достигли вершины знаний и тем самым уже все теоретико-практические трудности на будущих наших дорогах будем способны преодолеть. Считаю открытия, сделанные благодаря генетике, так же, как и открытия дирижерских генов (HOX), важнейшими шагами, которые были сделаны в области биологии в двадцатом веке. Технологии, рожденные жизнью и имеющие внебиологическую применимость, я всегда считал совершенными SUI GENERIS, и поэтому в глуши шестидесятых годов тщетно писал о том, как много пользы (и как ужасно много опасностей) станет нашим трофеем, когда выйдем из области жизни, применяя подсмотренные у жизни инструменты и стратегии, в человеческий мир

скачать реферат Генетический алгоритм

Анализ работы алгоритма удобно производить, используя аппарат схем. Схемой в генетическом алгоритме называют описание некоторого подмножества строк. Схема H=(h1,h2,.,hm ) может рассматриваться как строка, алфавиты для элементов которой дополнены специальным символом “#”:,. Если в некоторой позиции r схемы H присутствует символ “#”, то такая позиция называется свободной, а сам символ “#” интерпретируется как произвольный символ из алфавита Vr. Позиция q схемы H называется фиксированной, если в этой позиции присутствует один из символов алфавита Vq. Схема H, в которой определены фиксированные и свободные позиции, описывает подмножество, содержащее такие строки, у которых элементы, соответствующие фиксированным позициям схемы, совпадают с символами схемы, а элементы, соответствующие свободным позициям схемы, являются произвольно заданными в соответствующих алфавитах: где I. Например, для множества строк, где Vi= {0,1}, схема H1="1###0" задаёт такое множество строк, у которых первым элементом является символ "1", пятым - "0", а остальные - либо "0", либо "1".

скачать реферат Планетарный разум – ответ на вызов времени. Первые шаги

Эта задача, согласно Н.Н.Моисееву , по плечу лишь коллективному человеко-машинному разуму, в котором носителем цели и воли является сообщество людей. Это может уберечь человечество от двух опасностей, как от глобального человеческого тоталитаризма, так и от возможной бесконтрольности глобального искусственного интеллекта.  Автор выражает свою искреннюю признательность большому коллективу людей, принимавшему участие на разных стадиях осуществления данной работы и, прежде всего, Топчему А.П., познакомившего в свое время автора с мощью генетического алгоритма и в 1996 году сформулировавшего задачу составления фоторобота коллективом свидетелей с использованием этого метода, Затуливетру Ю.С., совместные длительные дискуссии с которым и удавшиеся (сборка рассыпанного стихотворения методом ГК, восстановление фоторобота) и не полностью удавшиеся (генератор текста) совместные эксперименты помогли автору выйти на универсальные правила коллективного творчества. Автор благодарен также Здоровеющему Ю.Ю., написавшему демонстрационную программу PHO OROBO и осуществившего эксперименты с помощью студентов Таганрогского радиотехнического института по проверке метода ГК, академику РАН Каляеву А.Н. за поддержку данной работы на всех стадиях ее обсуждения и продвижения, профессорам Карелину В.П. и Ромму Я.Е. за помощь в редактировании текста и расстановке верных акцентов.

скачать реферат Перспективные архитектуры генетического поиска

Причем -1 блоков могут параллельно осуществлять эволюционную адаптацию и через блоки миграции обмениваться лучшими представителями решений. Последний блок собирает лучшие решения, может окончить результат работы или продолжить генетическую оптимизацию. Такая схема оптимизации в отличие от существующих позволяет во многих случаях выходить из локальных оптимумов. Для повышения эффективности такой архитектуры в САПР используют метагенетическую оптимизацию (МГО). Она заключается в следующем (рис.2). Основным является первый блок, в котором осуществляется реализация генетического алгоритма, генерация новых решений, определение моделирующей функции и использование предыдущих решений для генерации лучших результатов. Второй блок позволяет использовать «историю» предыдущих решений для генерации лучшего множества параметров. В третьем блоке генерируется новое множество оптимизационных параметров. Используя МГО оптимизационный процесс в САПР, можно случайным, направленным или случайно-направленным способом генерировать начальные популяции, моделировать каждую индивидуальность посредством выполнения ГА на основе реализации генетических операторов.

скачать реферат Решение задачи одномерной упаковки с помощью параллельного генетического алго-ритма

Известны несколько параллельных генетических алгоритмов , предназначенных для решения различных оптимизационных задач. В представленном алгоритме ПаГА за счет согласования позиций точек кроссинговера осуществляется кооперативный поиск в независимых субпопуляциях, что дополнительно снижает временные затраты. Также разработаны три вида направленной мутации, повышающей качество получаемых решений. Для усиления элементов направленности введены защищенные от деструкции фрагменты хромосом, поскольку по мере приближения решений к оптимуму возрастает деструктивность генетических операторов, основанных на принципе случайности. Дополнительно для сокращения времени решения предложена эвристика, сокращающая объем данных для ГА. Для исследования предложенного алгоритма разработано ПО на языке С для IBM PC. Проведены статистические исследования, подтверждающие эффективность ПаГА. 1. Параллельный генетический алгоритм 1.1. Постановка задачи Рассмотрим задачу одномерной упаковки в следующей постановке. Дано: множество элементов E={e1, e2 , . , e }, имеющих размеры S(E)={s(e1), s(e2), . , s(e )}, и множество блоков B={b1, b2, . , bm}, имеющих размеры S(B)={s(b1), s(b2), . , s(bm)}. Цель: разместить элементы в имеющиеся блоки, заполняя каждый из блоков до максимально возможного уровня и минимизируя общее количество заполненных блоков. 1.2. Функция стоимости Для работы ГА необходимо определить функцию стоимости, в соответствии с которой будут оцениваться решения.

Чехол Hama H-95505, черный.
Чехол для внешнего жесткого диска. Сетчатое отделение для аксессуаров. Ремешок для переноски. Материал: неопрен. Цвет: черный. Внутренние
388 руб
Раздел: Чехлы, футляры, защитные плёнки
Кроватка-качалка, арт. C-250.
Красивая и удобная кровать-качалка станет прекрасной колыбелькой для куклы. Кровать-качалка прекрасно дополнит интерьер кукольной комнаты
376 руб
Раздел: Спальни, кроватки
Кружка фарфоровая с ложкой и десертной тарелкой "Разноцветные тюльпаны", 256 мл.
Кружка фарфоровая с ложкой и десертной тарелкой. Объем: 256 мл. Диаметр: 19 см. Материал: костяной фарфор.
392 руб
Раздел: Кружки
скачать реферат Трассировка в коммутационном блоке на основе генетических процедур

Исследования показали достаточно высокую эффективность разработки генетических процедур. Источником усовершенствования может стать правильная настройка параметров управления. Другая возможность состоит в том, чтобы при частичной укладке вводить более двух точек разрыва, что приведет к трансформации укладываемого ДС в несколько ДС. Понятие верхней и нижней сторон ОТ относительно, поскольку ОТ можно развернуть на 180° и верхняя сторона станет нижней, а нижняя верхней. В связи с этим возможно использовать прием, заключающийся в чередовании порядка заполнения магистралей: первая сверху, первая снизу, вторая сверху, вторая снизу и т.д. При заполнении -ой сверху магистрали последовательно просматриваются строки матрицы Vk, начиная с первой, а при заполнении -й снизу магистрали строки матрицы Vk просматриваются в обратном порядке, начиная с последней. Средством повышения сходимости генетического алгоритма может стать представление решения в виде двух хромосом H1k и  H2k . При этом ОТ представляется, как и было показано выше, в виде двух ОТ1 и ОТ2 одновременно.

скачать реферат «Процессный» алгоритм

Получившееся решение можно снова подвергнуть процедуре «примерки», снова отобрать и объединить лучшие и т.д. Предлагаемая стратегия является так называемым генетическим алгоритмом. Сколько же циклов развития надо производить? Совершенству нет предела, но следует помнить, что искусство инженера заключается в умении вовремя остановиться в изучении предмета! Безусловно, опыт решения изобретательских задач не заменить даже самым совершенным алгоритмом. Для частичной компенсации недостатка опыта (это лучше, чем ничего!) можно воспользоваться приведенными ниже рекомендациями. Перед выполнением «процессного» алгоритма необходимо описать ситуацию - что выполняется хорошо и что выполняется плохо? Описание необходимо сделать так, чтобы оно было понятным даже для человека, не имеющего специального образования. После этого требование шага 1 не так трудно будет сформулировать на языке процессного анализа. Задача может быть решена либо изменением (дополнением, перестройкой) существующей системы, либо переходом к иному принципу действия, но эту возможность необходимо расценивать, как крайний случай.

скачать реферат Генетический алгоритм

Строки "10010", "11110" являются примерами строк, принадлежащих множеству. Часть популяции, строки которой удовлетворяют схеме H, обозначают, где (H, ) - число строк схемы H в популяции G( ) и называют подпопуляцией, соответствующей схеме H. Суть генетического алгоритма заключается в следующем. Пусть на шаге имеется популяция G( ), состоящая из строк. Для популяции вводится понятие средней ценности популяции Fср (G( )): Аналогично для подпопуляции GH( ), удовлетворяющей схеме H, вводится понятие средней ценности подпопуляции Fср (GH( )):. Генетический алгоритм осуществляет переход от популяции G( ) к популяции G( 1) таким образом, чтобы средняя ценность составляющих её строк увеличивалась, причём количество новых строк в популяции равно KЧ , где K - коэффициент новизны. Если K jО {1,2, , П}). Затем для строк пары (S1, S2)i производится обмен значениями элементов с номерами i,j, т.е. каждому элементу с номером i,j строки S1 присваивается значение элемента с номером i,j строки S2 , а элементу с номером i,j строки S2 присваивается значение элемента с номером i,j строки S1.

скачать реферат Непрерывные генетические алгоритмы

Из-за описанных выше недостатков традиционных методик в последние 10 лет идет активное развитие аналитических систем нового типа. В их основе - технологии искусственного интеллекта, имитирующие природные процессы, такие как деятельность нейронов мозга или процесс естественного отбора. Наиболее популярными и проверенными из этих технологий являются нейронные сети и генетические алгоритмы. Первые коммерческие реализации на их основе появились в 80-х годах и получили широкое распространение в развитых странах. Теория алгоритмов. Задача коммивояжера. В настоящее время теория алгоритмов развивается, главным образом, по трем направлениям. Классическая теория алгоритмов изучает проблемы формулировки задач в терминах формальных языков, вводит понятие задачи разрешения, проводит классификацию задач по классам сложности P, P и другим. Теория асимптотического анализа алгоритмов рассматривает методы получения асимптотических оценок ресурсоемкости или времени выполнения алгоритмов, в частности, для рекурсивных алгоритмов.

скачать реферат Построение маршрута при групповой рассылке сетевых пакетов данных

Одним из способов построения является использование деревьев Штейнера (ДШ). Эта задача имеет множество способов решения. В данной работе предлагается решать ее с помощью генетических алгоритмов (ГА). Объектом исследования данной работы является алгоритм построения оптимального маршрута при групповой рассылке данных по сети. Основным критерием оптимальности является стоимость рассылки по построенному маршруту. Для этого алгоритм должен учитывать длину соединений, стоимость пересылки по каждой из ветвей, общую стоимость пересылки по всем требуемым направлениям. Для оценки работы алгоритма, наглядного представления результатов и их практического применения предполагается написать программный продукт (ПП). Предлагаемые особенности реализации и настройки этого ПП будут рассмотрены в этом отчете. 1 ОБЩАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ По своей сути сеть дистанционного обучения (СДО) представляет собой дерево с набором вершин и ребер. Построение оптимального маршрута для дерева является достаточно старой задачей, для решения которой существует множество алгоритмов. Но не следует забывать о специфике задачи: в реальной ситуации весьма существенными факторами становятся стоимость рассылки, протяженность и сложность маршрута, скорость передачи данных.

Автокресло Nania "Beline SP Animals" (jaguar, 9-36 кг).
Автокресло Nania "Beline SP" относится к группе 1/2/3, от 8 месяцев до 12 лет (9-36 кг). Полностью соответствует европейским
3406 руб
Раздел: Группа 1/2/3 (9-36 кг)
Кукла "Штеффи беременная" 29 см.
Сюжетные игры в "дочки-матери" привлекают внимание многих девочек. Они распределяют между собой роли и весело проводят время.
1364 руб
Раздел: Куклы-модели, современные
Кухня для кукольного домика "Конфетти".
Кухня для кукольного домика состоит из: плиты с раковиной в сборе; холодильника; подставки стола в сборе; стойки стула в сборе, сиденья
816 руб
Раздел: Кухни, столовые
скачать реферат Методы анализа финансовых рынков

В настоящее время наиболее массовым направлением нейрокомпьютинга является моделирование нейронных сетей на обычных компьютерах, прежде всего персональных. Моделирование сетей выполняется для их научного исследования, для решения практических задач, а также при определении значений параметров электронных и оптоэлектронных нейрокомпьютеров. Нейросеть – это компьютерная программа, имитирующая способность человеческого мозга классифицировать примеры, делать предсказания или принимать решения, основываясь на опыте прошлого. Стремительное развитие технологии нейронных сетей и генетических алгоритмов началось лишь в конце 80-х годов, и пока остается уделом немногочисленной группы специалистов, как правило, теоретиков в области искусственного интеллекта. Но в России уже начали появляться нейронные сети, хорошо зарекомендовавшие себя на Западе, ведутся разработки собственных программ, для прогнозирования самых различных событий. Упрощая, технику применения нейронных сетей для прогнозов на фондовом рынке можно условно разбить на следующие этапы: подбор базы данных, выделение «входов» (исходные данные) и «выходов» (результаты прогноза).

скачать реферат Классификация сейсмических сигналов на основе нейросетевых технологий

В результате на каждом шаге обработки исходных данных на выходе получаются значения Sj, которые характеризуют явление, породившее данную входную ситуацию ( - взрыв).4.5 Выводы по разделу. Итак, подводя итог данной главе, следует сказать, что это далеко не полный обзор нейросетевых архитектур, которые успешно справляются с задачами классификации. В частности ничего не было сказано о вероятностных нейронных сетях, о сетях с базисно радиальными функциями, о использовании генетических алгоритмов для настройки многослойных сетей и о других, пусть менее известных, но хорошо себя зарекомендовавших. Соответственно проблема выбора наиболее оптимальной архитектуры для решения задачи классификации сейсмических сигналов вполне актуальна. В идеале, конечно хотелось бы проверить эффективность хотя бы нескольких из них и выбрать наилучшую. Но для этого необходимо проводить более масштабные исследования, которые займут много времени. На данном этапе исследований была сделана попытка использовать хорошо изученные нейронные сети и алгоритмы обучения для того, чтобы убедиться в эффективности подхода в целом.

скачать реферат Что такое синергетика

Об успехе такого подхода свидетельствует то, что дисциплина, возникшая как отрасль физики, теперь находит свои приложения в биологии, социологии, психологии, изучении развития науки и философии вообще. Говорят о применении синергетики в теории искусства. Итак, уже можно сказать о появлении жизнеспособной новой парадигмы. Ей еще нет полувека, но результаты исследований, основанных на ней уже приносят практическую пользу.   Отдельно необходимо отметить приложения различных отраслей синергетики в компьютерной технике и информатике. Их можно видеть на каждом шагу: устройства управления температурными режимами, автофокусировка оптических устройств, системы автоматического распознавания текста. Изучение структур и свойств фракталов неожиданно привело к появлению нового направления в изобразительном искусстве, сложность и естественность этих структур оказались необыкновенно эстетически привлекательны.   Список литературы 1. В. Васильев, Ю, Романовский, В. Яхно, Автоволновые процессы , М. Наука, 1987 2. А. Дьюдни, Акулы и рыбы в компьютерной модели // В мире науки 2 1985 г. 3. А. Дьюдни, Исследование генетических алгоритмов // В мире науки 1 1986 г. 4. А. Дьюдни, Недостатки электронного глаза // В мире науки 11 1984 г. 5. А. Дьюдни, Об аналоговых компьютерах // В мире науки 8 1984 г. 6. А. Дьюдни, Построение одномерных компьютеров // В мире науки 7 1985 г. 7. А. Дьюдни, Странная привлекательность хаоса// В мире науки 9 1987 г. 8. А. Дьюдни, Трехмерные версии игры Жизнь // В мире науки 4 1987 г. 9. В. Коротков, Развитие концепции ноосферы на основе парадигмы синергетики 10. Дж. Кратчфилд, Дж. Фармер, Н. Паккард, Р. Шоу Хаос // В мире науки, 2 1997 г. 11. А. Лоскутов, А. Михайлов, Введение в синергетику, М, Наука, 1990 12.

скачать реферат Антропные принципы в современной науке и образовательных технологиях физической культуры

Наиболее важны способы смысловой ориентации в предметной деятельности и способности смыслового конструирования объекта в соответствии с биомеханическими принципами построения операционных систем движений (Д.Д. Донской). Перспективы разработки принципов управления двигательными действиями человека. В настоящее время осуществляется конструктивный поиск в разработке идей, связанных с совершенствованием организации сознания, мышления и деятельности человека. Можно выделить три направления исследований. 1. Профессор М.П. Шестаков в своей статье рассматривает перспективы развития и внедрения технологий, связанных с бурным развитием общей теории проектирования сложных искусственных систем и управления ими (сетевых нейрологических методов, биокомпьютерных систем, генетических алгоритмов). Данные технологии могут найти прикладное использование в спортивно-педагогической науке в рамках идей искусственно созданной среды, в которой человек выполняет двигательные действия (И.П. Ратов, Г.И. Попов). Предполагается разработка прикладной теории организации биокибернетических систем, лежащих в основе "биокиберагогики" (термин М.П. Шестакова). Здесь, на наш взгляд, прослеживается тенденция технократического направления образования, которая заключается в том, что ценность человеческого целеустремленного духа редуцируется до разума, разум - до рассудка, рассудок - до интеллекта, а последний - до искусственного интеллекта. 2. Ряд зарубежных авторов (Р.У. Сперри, С. Хокинг, Р. Эклс) считают, что эволюция естественно-искусственных систем движений человека будет осуществляться на основе генетического инжиниринга.

телефон 978-63-62978 63 62

Сайт zadachi.org.ru это сборник рефератов предназначен для студентов учебных заведений и школьников.