📄Работа №213349
Тема: Разработка алгоритмического подхода в задаче оптимизации с использованием генетического алгоритма
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
математика
Объем:
74 листов
Год:
2024
Просмотров:
3
5740
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 3
Глава 1 Математическая теория оптимизации 4
1.1 Общая постановка задачи оптимизации 4
1.2 Математические методы оптимизации 7
1.3 Прикладные возможности задачи оптимизации 11
1.4 Применение симплексного метода в задачах оптимизации 18
1.5 Общее решение задач оптимизации в Excel 23
1.6 Базовая структура генетического алгоритма 33
Глава 2 Постановка исследовательской задачи и выбор программных средств для решения задачи 49
2.1 Постановка исследовательской задачи 49
2.2 Решение тестируемой задачи в Excel 51
2.3 Обоснование выбора программных средств для решения
поставленной задачи 56
2.4 Решение тестируемой задачи с помощью генетического
алгоритма 59
Глава 3 Сравнительный анализ результатов работы программы 63
3.1 Результаты работы программы 63
3.2 Анализ зависимости максимальной и средней приспособленности
от поколения 69
Заключение 71
Список используемой литературы и используемых источников 72
Глава 1 Математическая теория оптимизации 4
1.1 Общая постановка задачи оптимизации 4
1.2 Математические методы оптимизации 7
1.3 Прикладные возможности задачи оптимизации 11
1.4 Применение симплексного метода в задачах оптимизации 18
1.5 Общее решение задач оптимизации в Excel 23
1.6 Базовая структура генетического алгоритма 33
Глава 2 Постановка исследовательской задачи и выбор программных средств для решения задачи 49
2.1 Постановка исследовательской задачи 49
2.2 Решение тестируемой задачи в Excel 51
2.3 Обоснование выбора программных средств для решения
поставленной задачи 56
2.4 Решение тестируемой задачи с помощью генетического
алгоритма 59
Глава 3 Сравнительный анализ результатов работы программы 63
3.1 Результаты работы программы 63
3.2 Анализ зависимости максимальной и средней приспособленности
от поколения 69
Заключение 71
Список используемой литературы и используемых источников 72
📖 Введение
Задачи оптимизации играют важную роль в различных областях, таких как инженерия, экономика, логистика, технические науки и другие. Разработка эффективных методов оптимизации для решения сложных задач является ключевым аспектом в современной науке и инженерии.
Магистерская диссертация посвящена разработке алгоритмического подхода на основе генетического алгоритма к задаче оптимизации.
Актуальность диссертации состит в том, что в настоящее время генетические алгоритмы, являются мощным инструментом решения сложных задач оптимизации и поиска наилучших решений из множества возможных вариантов. Благодаря своей способности к адаптации, изменению, а также исследованию большого числа вариантов решений, генетические алгоритмы представляются привлекательным инструментом для эффективной оптимизации разнообразных задач на основе процессов эволюции в природе.
Цель магистерской диссертации заключается в исследование потенциала генетических алгоритмов и их применении в решении задач оптимизации.
Задачи магистерской диссертации:
1) анализ математических методов оптимизации;
2) анализ и выбор программных средств для решения задачи оптимизации;
3) разработка алгоритмического подхода для решения поставленной задачи оптимизации с помощью генетического алгоритма;
4) решение тестируемой задачи с помощью генетического алгоритма.
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка используемой литературы и используемых источников.
Магистерская диссертация посвящена разработке алгоритмического подхода на основе генетического алгоритма к задаче оптимизации.
Актуальность диссертации состит в том, что в настоящее время генетические алгоритмы, являются мощным инструментом решения сложных задач оптимизации и поиска наилучших решений из множества возможных вариантов. Благодаря своей способности к адаптации, изменению, а также исследованию большого числа вариантов решений, генетические алгоритмы представляются привлекательным инструментом для эффективной оптимизации разнообразных задач на основе процессов эволюции в природе.
Цель магистерской диссертации заключается в исследование потенциала генетических алгоритмов и их применении в решении задач оптимизации.
Задачи магистерской диссертации:
1) анализ математических методов оптимизации;
2) анализ и выбор программных средств для решения задачи оптимизации;
3) разработка алгоритмического подхода для решения поставленной задачи оптимизации с помощью генетического алгоритма;
4) решение тестируемой задачи с помощью генетического алгоритма.
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка используемой литературы и используемых источников.
✅ Заключение
В диссертационной работе анализируется математическая теория оптимизации, формулируется общая постановка задачи оптимизации, классифицируются математические методы оптимизации, приводятся прикладные возможности математических методов оптимизации.
Подробно рассматриваются два метода: симплексный метод и метод, созданный на основе искуственного интелекта, генетический алгоритм. Первый метод, при условии, что задача имеет решение, дает точный результат. С помощью второго метода можно получить только
приближенное решение, но с меньшими затратами по времени и объему памяти.
В диссертационной работе разработан алгоритмический подход с использованием генетического алгоритма для решения линейной задачи оптимизации. Проанализированы возможности использования генетического алгоритма для решения задач оптимизации, изложены разновидности методов отбора, скрещевания и мутации в генетическом алгоритме.
Программная реализация генетического алгоритма осуществлена на основе пакетов Python. Программа успешно прошла тестирование. На основе программной реализации демонстрируется зависимость максимальной и средней приспособленности от поколения
Диссертационная работа в целом направлена на разработку и анализ алгоритмического подхода с использованием генетического алгоритма с целью повышения эффективности решения сложных задач оптимизации и поиска наилучших решений.
Подробно рассматриваются два метода: симплексный метод и метод, созданный на основе искуственного интелекта, генетический алгоритм. Первый метод, при условии, что задача имеет решение, дает точный результат. С помощью второго метода можно получить только
приближенное решение, но с меньшими затратами по времени и объему памяти.
В диссертационной работе разработан алгоритмический подход с использованием генетического алгоритма для решения линейной задачи оптимизации. Проанализированы возможности использования генетического алгоритма для решения задач оптимизации, изложены разновидности методов отбора, скрещевания и мутации в генетическом алгоритме.
Программная реализация генетического алгоритма осуществлена на основе пакетов Python. Программа успешно прошла тестирование. На основе программной реализации демонстрируется зависимость максимальной и средней приспособленности от поколения
Диссертационная работа в целом направлена на разработку и анализ алгоритмического подхода с использованием генетического алгоритма с целью повышения эффективности решения сложных задач оптимизации и поиска наилучших решений.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.