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
путь к просветлению

РАСПРОДАЖАТовары для детей -30% Всё для дома -30% Все для ремонта, строительства. Инструменты -30%

все разделыраздел:Математика

Непрерывные генетические алгоритмы

найти похожие
найти еще

Коврик для запекания, силиконовый "Пекарь".
Коврик "Пекарь", сделанный из силикона, поможет Вам готовить вкусную и красивую выпечку. Благодаря материалу коврика, выпечка не
202 руб
Раздел: Коврики силиконовые для выпечки
Забавная пачка "5000 дублей".
Юмор – настоящее богатство! Купюры в пачке выглядят совсем как настоящие, к тому же и банковской лентой перехвачены... Но вглядитесь
60 руб
Раздел: Прочее
Мыло металлическое "Ликвидатор".
Мыло для рук «Ликвидатор» уничтожает стойкие и трудно выводимые запахи за счёт особой реакции металла с вызывающими их элементами.
197 руб
Раздел: Ванная
В условиях задачи указываются критерий выгодности маршрута (кратчайший, самый дешёвый, совокупный критерий и т. п.) и соответствующие матрицы расстояний, стоимости и т. п. Как правило, указывается, что маршрут должен проходить через каждый город только один раз, в таком случае выбор осуществляется среди гамильтоновых циклов . Существует масса разновидностей обобщённой постановки задачи, в частности геометрическая задача коммивояжёра (когда матрица расстояний отражает расстояния между точками на плоскости), треугольная задача коммивояжёра (когда на матрице стоимостей выполняется неравенство треугольника), симметричная и асимметричная задачи коммивояжёра. Простейшие методы решения задачи коммивояжёра: полный лексический перебор, жадные алгоритмы (метод ближайшего соседа, метод включения ближайшего города, метод самого дешёвого включения), метод минимального остовного дерева. На практике применяются различные модификации более эффективных методов: метод ветвей и границ и метод генетических алгоритмов. Задача коммивояжёра есть P-полная задача . Часто на ней проводят обкатку новых подходов к эвристическому сокращению полного перебора. В основе метода ветвей и границ лежит простое наблюдение, что если нижняя граница для подобласти A дерева поиска больше, чем верхняя граница какой-либо ранее просмотренной подобласти B, то A может быть исключена из дальнейшего рассмотрения. Это обычно выполняется с помощью глобальной переменной m, в которой запоминается минимальная верхняя граница, полученная для всех просмотренных до настоящего времени вариантах; любая вершина дерева поиска, нижняя граница которой больше m, может быть исключена из дальнейшего рассмотрения. В следующем разделе мы перейдём к рассмотрению генетических алгоритмов. Генетические алгоритмы. Общее описание. Математический аппарат. Генетические алгоритмы предназначены для решения задач оптимизации. Примером подобной задачи может служить обучение нейросети, то есть подбора таких значений весов, при которых достигается минимальная ошибка. При этом в основе генетического алгоритма лежит метод случайного поиска. Основным недостатком случайного поиска является то, что нам неизвестно, сколько понадобится времени для решения задачи. Для того чтобы избежать таких расходов времени при решении задачи, применяются методы, проявившиеся в биологии. При этом используются методы открытые при изучении эволюции и происхождения видов. Как известно, в процессе эволюции выживают наиболее приспособленные особи. Это приводит к тому, что приспособленность популяции возрастает, позволяя ей лучше выживать в изменяющихся условиях. Впервые подобный алгоритм был предложен в 1975 году Джоном Холландом (Joh Holla d) в Мичиганском университете. Он получил название «репродуктивный план Холланда» и лег в основу практически всех вариантов генетических алгоритмов. Однако, перед тем как мы его рассмотрим подробнее, необходимо остановится на том, каким образом объекты реального мира могут быть закодированы для использования в генетических алгоритмах. Представление объектов. Из биологии мы знаем, что любой организм может быть представлен своим фенотипом, который фактически определяет, чем является объект в реальном мире, и генотипом, который содержит всю информацию об объекте на уровне хромосомного набора.

С другой стороны, когда это произойдет, станут не нужны операции со старшими разрядами – необходимо улучшать точность решения поиском в младших разрядах. Такое «идеальное» поведение не обеспечивает семейство генетических алгоритмов с двоичным кодированием, т.к. эти алгоритмы оперируют битовой строкой целиком, и на первых же эпохах младшие разряды чисел "застывают", принимая случайное значение. В классических генетических алгоритмах разработаны специальные приемы по выходу из этой ситуации. Например, последовательный запуск ансамбля генетических алгоритмов с постепенным сужением пространства поиска. Есть и другая проблема: при увеличении длины битовой строки необходимо увеличивать и численность популяции. Математический аппарат непрерывных генетических алгоритмов Как уже отмечалось, при работе с оптимизационными задачами в непрерывных пространствах вполне естественно представлять гены напрямую вещественными числами. В этом случае хромосома есть вектор вещественных чисел. Их точность будет определяться исключительно разрядной сеткой той ЭВМ, на которой реализуется real-coded алгоритм. Длина хромосомы будет совпадать с длиной вектора-решения оптимизационной задачи, иначе говоря, каждый ген будет отвечать за одну переменную. Генотип объекта становится идентичным его фенотипу. Вышесказанное определяет список основных преимуществ алгоритмов с непрерывными генами: Использование непрерывных генов делает возможным поиск в больших пространствах (даже в неизвестных), что трудно делать в случае двоичных генов, когда увеличение пространства поиска сокращает точность решения при неизменной длине хромосомы. Одной из важных черт непрерывных генетических алгоритмов является их способность к локальной настройке решений. Использование непрерывных генетических алгоритмов для представления решений удобно, поскольку близко к постановке большинства прикладных задач. Кроме того, отсутствие операций кодирования/декодирования, которые необходимы в генетических алгоритмах с двоичным кодированием, повышает скорость работы алгоритма. Как известно, появление новых особей в популяции канонического генетического алгоритма обеспечивают несколько биологических операторов: отбор, скрещивание и мутация. В качестве операторов отбора особей в родительскую пару здесь подходят любые известные из двоичных генетических алгоритмов: рулетка, турнирный, случайный. Однако операторы скрещивания и мутации не годятся: в классических реализациях они работают с битовыми строками. Нужны собственные реализации, учитывающие специфику real-coded алгоритмов. Оператор скрещивания непрерывного генетического алгоритма, или кроссовер, порождает одного или нескольких потомков от двух хромосом. Собственно говоря, требуется из двух векторов вещественных чисел получить новые векторы по каким-либо законам. Большинство real-coded алгоритмов генерируют новые векторы в окрестности родительских пар. Для начала рассмотрим простые и популярные кроссоверы. Пусть  и  – две хромосомы, выбранные оператором селекции для скрещивания. После формулы для некоторых кроссоверов приводится рисунок – геометрическая интерпретация его работы. Предполагается, что  и . Плоский кроссовер (fla crossover): создается потомок  – случайное число из интервала .

Курсовая работа По дисциплине: «Теория систем и системный анализ» Выполнила тудентка 3 курса 1 группы Специальности ПИУ Антипина Г.С. Государственный университет управления Москва - 2006 Введение В нашей жизни мы регулярно сталкиваемся с необходимостью решения оптимизационных и прогностических задач. Так, например, доход любой компании определяется качеством этих решений – точностью прогнозов и оптимальностью выбранных стратегий. Примерами таких задач могут являться: Прогнозирование курсов валют; Прогнозирование спроса; Прогнозирование дохода компании; Прогнозирование уровня безработицы; Оптимизация расписаний; Оптимизация плана закупок, плана инвестиций; Оптимизация стратегии развития. Как правило, для реальных задач бизнеса не существует четких алгоритмов решения. Раньше руководители и эксперты решали такие задачи только на основе личного опыта. С помощью аналитических технологий строятся системы, позволяющие существенно повысить эффективность решений. Рассмотрим пример реальной задачи об оптимальном распределении инвестиций: Имеется инвестиционный капитал, который нужно распределить среди 10 проектов. Для каждого проекта задана функция зависимости прибыли от объема вложения. Требуется найти наиболее прибыльный вариант распределения капитала, при условии, что заданы минимальный и максимальный объем инвестиций для каждого проекта. Традиционное решение: Чаще всего решение в данном случае принимает руководитель, основываясь только на личных впечатлениях о проектах. Размеры упущенной выгоды при этом не подсчитывают, и неоптимальность решения может остаться незамеченной. Если же руководитель поручает аналитикам выбрать наиболее прибыльный вариант, применяются математические методы оптимизации. Если все данные функции линейны, то можно применить методы линейного программирования (симплекс-метод). Если хотя бы одна из функций нелинейна, то можно использовать метод градиентного спуска или полного перебора. К сожалению, классические методики оказываются малоэффективными во многих практических задачах. Это связано с тем, что невозможно достаточно полно описать реальность с помощью небольшого числа параметров модели, либо расчет модели требует слишком много времени и вычислительных ресурсов. В частности, рассмотрим проблемы, возникающие при решении этой задачи: В реальной задаче ни одна из функций не известна точно - известны лишь приблизительные или ожидаемые значения прибыли. Для того, чтобы избавиться от неопределенности, мы вынуждены зафиксировать функции, теряя при этом в точности описания задачи. Детерминированный алгоритм для поиска оптимального решения (симплекс-метод) применим только в том случае, если все данные функции линейны. В реальных задачах бизнеса это условие не выполняется. Хотя данные функции можно аппроксимировать линейными, решение в этом случае будет далеким от оптимального. Если одна из функций нелинейна, то симплекс-метод неприменим, и остается два традиционных пути решения этой задачи: Первый путь - использовать метод градиентного спуска для поиска максимума прибыли. В данном случае область определения функции прибыли имеет сложную форму, а сама функция - несколько локальных максимумов, поэтому градиентный метод может привести к неоптимальному решению.

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

 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 Генетические алгоритмы

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.

Комплект детского постельного белья "Трансформеры".
Маленькие поклонники сериала «Трансформеры» будут рады получить в свое распоряжение одноименный комплект. Это неудивительно, ведь так
1498 руб
Раздел: Детское, подростковое
Детский матрас "Плитекс. Юниор", для коляски и люльки.
Матрас для детской универсальной коляски. В основе матраса — натуральные растительные волокна (латексированная кокосовая койра, 2 см), что
557 руб
Раздел: Матрасы в коляску
Набор для творчества. "Творчество" стикеры "Домик для игр".
В наборе Melissa & Doug более 170 стикеров (наклеек) на тему интерьера дома. Набор помогает вашему малышу развивать творческие
479 руб
Раздел: Прочие
 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.

 Надзирать и наказывать. Рождение тюрьмы

Экзамен как установление – одновременно ритуальное и «научное» – индивидуальных различий, как пришпиливание каждого индивида в его собственной особенности (в противоположность церемонии, где статус, происхождение, привилегии и должность манифестируются со всей зрелищностью подобающих им знаков отличия) ясно свидетельствует о возникновении новой модальности власти, при которой каждый индивид получает в качестве своего статуса собственную индивидуальность и при которой благодаря своему статусу он связывается с качествами, размерами, отклонениями, «знаками», которые характеризуют его и делают «случаем». Наконец, экзамен находится в центре процедур, образующих индивида как проявление и объект власти, как проявление и объект знания. Именно экзамен, комбинируя иерархический надзор и нормализующее наказание, обеспечивает важнейшие дисциплинарные функции распределения и классификации, максимальное выжимание сил и экономию времени, непрерывное генетическое накопление, оптимальную комбинацию способностей, а тем самым – формирование клеточной, органической, генетической и комбинированной индивидуальности

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).

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.

Сумка чехол для малых колясок сложением книжка Bambola.
Для малой коляски сложением книжка. Прочная водоотталкивающая ткань, светоотражающие элементы, удобная ручка. Будет очень кстати в
544 руб
Раздел: Сумки и органайзеры
Микрофон "Караоке. Я пою".
В этом ярком микрофоне – 12 популярных песенок В. Шаинского, Е. Крылатова, М. Танича и других известных композиторов: "Песенка
301 руб
Раздел: Микрофоны
Багетная рама "Donna" (цвет - темно-коричневый).
Багетные рамы предназначены для оформления картин, вышивок и фотографий. Оформленное изделие всегда становится более выразительным и
558 руб
Раздел: Размер 30x40
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.

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 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.

Перчатки одноразовые "Paclan", нитриловые, размер M, 100 штук.
Прочные эластичные перчатки из нитрила, предназначены для полной защиты рук во время уборки, приготовления пищи. Перчатки легко
461 руб
Раздел: Перчатки
Ниблер силиконовый "Зайчик", розовый.
Каждая мама знает, насколько важный этап в жизни младенца представляет собой прикорм. Но как же проблематично скормить хотя бы ложечку
373 руб
Раздел: Ниблеры
Мягкая игрушка "Волк. Забивака", 21 см.
Мягкий волк Забивака — официальный талисман чемпионата мира по футболу 2018 года. Представляет собой волка с коричнево-белой шерстью в
899 руб
Раздел: Игрушки, фигурки
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.