📄Работа №61819
Тема: ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИБЛИЖЕННОГО АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ МИНИМИЗАЦИИ СУММАРНОГО ЗАПАЗДЫВАНИЯ
Характеристики работы
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Информатика и вычислительная техника
Объем:
38 листов
Год:
2017
Просмотров:
326
4760
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
ЦЕЛИ РАБОТЫ 4
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЗАДАЧИ 5
1.1 Постановка задачи 5
1.2Приближенный и точный алгоритмы 8
ГЛАВА 2. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММЫ 10
2.1 Реализация интерфейса 10
2.2 Реализация программной части 13
ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ 18
3.1 Описание проведенных экспериментов 18
3.2 Результаты исследования при увеличении количества требований при одинаковом количестве
экспериментов 19
3.3 Результаты исследования при изменении параметров продолжительности и директивного
срока при одинаковом количестве экспериментов и требований 20
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 21
Список использованной литературы (библиография) 23
Приложения
ЦЕЛИ РАБОТЫ 4
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЗАДАЧИ 5
1.1 Постановка задачи 5
1.2Приближенный и точный алгоритмы 8
ГЛАВА 2. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММЫ 10
2.1 Реализация интерфейса 10
2.2 Реализация программной части 13
ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ 18
3.1 Описание проведенных экспериментов 18
3.2 Результаты исследования при увеличении количества требований при одинаковом количестве
экспериментов 19
3.3 Результаты исследования при изменении параметров продолжительности и директивного
срока при одинаковом количестве экспериментов и требований 20
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 21
Список использованной литературы (библиография) 23
Приложения
📖 Введение
Задачи теории расписаний широко применяются в таких областях, как планирование проектов, организация транспортных потоков, управление производством, ресурсами в вычислительных системах и т.д. Разнообразие методов решения задач теории расписаний, а также большие объемы обработки данных делают особо актуальной проблему построения быстрых и эффективных алгоритмов. Данная работа направлена на исследование точности приближенного алгоритма решения задачи минимизации суммарного запаздывания. Выводы, которые делаются в заключении данной работы дают оценку точности и эффективности работы приближенного алгоритма. Учитывая тот факт, что трудоемкость приближенного алгоритма гораздо меньше, чем точного, такая оценка в целом может быть полезной для оптимизации вычислений в областях, где приоритетом является скорость решения задач, а не точность. В этих случаях практическое применение такого алгоритма может принести значительные экономические выгоды предприятию.
Также полученные данные и выводы могут быть полезными при дальнейшем сравнении алгоритмов такой же трудоемкости, с целью выявления наиболее эффективного среди них алгоритма для данного типа производства и задач, решаемых на нем.
Также полученные данные и выводы могут быть полезными при дальнейшем сравнении алгоритмов такой же трудоемкости, с целью выявления наиболее эффективного среди них алгоритма для данного типа производства и задач, решаемых на нем.
✅ Заключение
В заключение можно сказать, что в процессе написания дипломного проекта была проделана работа, состоящая из 3 этапов:
1. Изучение теоретических аспектов задачи минимизации суммарного запаздывания.
2. Реализация точного и приближенного алгоритмов с рекурсией в программном проекте.
3. Осуществление серии экспериментальных исследований и анализ полученных результатов.
Исходя из результатов проведенных экспериментов, можно сделать несколько наблюдений:
1. Максимальное отношение целевых функций с увеличением количества требований снижалось, что может говорить о повышении точности работы алгоритма с увеличением требований.
2. Процент нахождения оптимальных расписаний приближенным алгоритмом снижался с увеличением количества требований в примере, однако процент совпадений результатов приближенного и точного алгоритма с увеличением требований увеличивался.
3. Имеет смысл отметить, что увеличение диапазона значений продолжительности и диапазона значений директивных сроков влияет на целевую функцию одинаковым образом (в целом, суммарное запаздывание увеличивается). Однако на точность изменение этих параметров повлияло разным образом. Увеличение продолжительности, при одинаковых директивных сроках привело к увеличению точности работы алгоритма, а уменьшение директивных сроков, при одинаковой продолжительности к уменьшению точности.
4. В целом, если оценивать результаты отношений целевой функций из таблиц 3 и 4, то можно сказать, что при повышении точности вычислений, точность полученных допустимых расписаний варьируется в градации 60%-80%. Такие же результаты получены и в экспериментах с увеличением требований, что может говорить о достаточной эффективности алгоритма.
Подводя итог, можно заключить, что
1. При увеличении количества требований в задаче, точность алгоритма повышается.
2. На точность алгоритма также влияют сочетания диапазонов параметров продолжительности и директивных сроков. Наиболее точный результат будет получен в задаче с более высокой продолжительностью требований.
3. В целом, алгоритм 1.1 можно считать достаточно эффективным и применять для решения задач минимизации суммарного
запаздывания.
1. Изучение теоретических аспектов задачи минимизации суммарного запаздывания.
2. Реализация точного и приближенного алгоритмов с рекурсией в программном проекте.
3. Осуществление серии экспериментальных исследований и анализ полученных результатов.
Исходя из результатов проведенных экспериментов, можно сделать несколько наблюдений:
1. Максимальное отношение целевых функций с увеличением количества требований снижалось, что может говорить о повышении точности работы алгоритма с увеличением требований.
2. Процент нахождения оптимальных расписаний приближенным алгоритмом снижался с увеличением количества требований в примере, однако процент совпадений результатов приближенного и точного алгоритма с увеличением требований увеличивался.
3. Имеет смысл отметить, что увеличение диапазона значений продолжительности и диапазона значений директивных сроков влияет на целевую функцию одинаковым образом (в целом, суммарное запаздывание увеличивается). Однако на точность изменение этих параметров повлияло разным образом. Увеличение продолжительности, при одинаковых директивных сроках привело к увеличению точности работы алгоритма, а уменьшение директивных сроков, при одинаковой продолжительности к уменьшению точности.
4. В целом, если оценивать результаты отношений целевой функций из таблиц 3 и 4, то можно сказать, что при повышении точности вычислений, точность полученных допустимых расписаний варьируется в градации 60%-80%. Такие же результаты получены и в экспериментах с увеличением требований, что может говорить о достаточной эффективности алгоритма.
Подводя итог, можно заключить, что
1. При увеличении количества требований в задаче, точность алгоритма повышается.
2. На точность алгоритма также влияют сочетания диапазонов параметров продолжительности и директивных сроков. Наиболее точный результат будет получен в задаче с более высокой продолжительностью требований.
3. В целом, алгоритм 1.1 можно считать достаточно эффективным и применять для решения задач минимизации суммарного
запаздывания.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.