ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ ОБ ОПТИМИЗАЦИИ 7
1.1 Постановка задачи оптимизации 7
1.2 Основные проблемы оптимизации 8
1.3 Примеры реализации оптимизационных методов 9
1.4 Классификация методов оптимизации 11
1.5 Генетический алгоритм 12
1.6 Метод отжига 13
ГЛАВА 2. ТЕХНОЛОГИИ СОЗДАНИЯ БИБЛИОТЕК КЛАССОВ И
МОДЕЛИРОВАНИЕ СХЕМ ОТЖИГА 15
2.1 Microsoft .NET Framework 15
2.2 Языки программирования 19
2.3 Сборки 20
2.4 Библиотека классов .NET Framework 24
2.5 Моделирование схем отжига 28
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И ТЕСТИРОВАНИЕ КОМПОНЕНТА 32
3.1 Алгоритм имитации отжига 32
3.2 Разработка библиотеки для реализации метода отжига 37
3.3 Разработка приложения для тестирования компонента 40
3.4 Сравнение различных вариаций метода отжига 54
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 56
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 57
В последние годы интенсивно развиваются алгоритмы поисковой оптимизации, которые называют поведенческими, интеллектуальными, мета- эвристическими, вдохновленными (инспирированными) природой, роевыми, многоагентными, популяционными и т. д. Эффективность таких алгоритмов соизмерима, а часто превосходит эффективность ставших уже классическими эволюционных алгоритмов. Еще в 1993 Л. Инберг рядом тестов смог доказать превосходство метода отжига над генетическими алгоритмами. [2]
Реализация данного оптимизационного метода, как универсальной библиотеки для платформы .Net, а также сравнительный анализ различных вариаций метода, является актуальной задачей на данный момент, так как метод симуляции отжига является одним из самых универсальных, но при этом малоизученных [1], также реализация универсальной библиотеки в будущем существенно сократит время разработки и решения оптимизационных задач для выбранной платформы.
Научная новизна данной работы состоит в предложенном решении ряда оптимизационных задач на платформе .Net.
Научно-практическая ценность результатов диссертации заключается в возможности применения разработанного компонента для решения различного рода задач оптимизации по средствам платформы .Net.
Целью научно-исследовательской работы является разработка компонента реализации метода имитации отжига, для платформы .NET.
Основными задачами работы являются:
- Исследование метода имитации отжига;
- Разработка и внедрения компонента в платформу .NET;
- Создание среды тестирования компонента (задача о N ферзях);
- Сравнительный анализ различных вариаций метода.
В данном исследовании:
- разрабатывается универсальная библиотека классов;
- создается программный продукт для тестирования разработанной модели.
- выполняется сравнительный анализ различных вариаций метода отжига;
Объект исследования - проблематика компьютерной реализации оптимизационных методов на платформе .Net.
Предмет исследования - разработка и применение универсального компонента реализации метода имитации процесса отжига.
Данная исследовательская работа состоит из двух основных частей: теоретической и практической.
В теоретической части научно-исследовательской работы выполняется исследование и сравнение различных методов оптимизации.
В практической части ведется разработка компонента имитации отжига и его тестирование на примере задачи о N ферзей.
В ходе выполнения данной работы были выполнены следующие задачи:
- Исследование метода имитации отжига;
- Разработка и внедрения компонента в платформу .NET;
- Создание среды тестирования компонента (задача о N ферзях);
- Сравнительный анализ различных вариаций метода.
Стоит отметить, что была достигнута главная цель данной работы, а именно: разработка компонента реализации метода имитации отжига, для платформы .NET.
Основным превосходством метода имитации отжига перед различными методами оптимизации является, то что при верном подборе входных параметров этот метод является крайне быстрым, также стоит отметить его «супер способность» обходить локальные минимумы рабочей функции, и без проблем продолжать поиск глобального минимума даже при малой энергии.
Все это достигается за счет умного подбора начальных параметров. Самым важным параметром можно назвать T - температуру. Чем она больше, тем больше вероятность проскочить локальный минимум. Из вышесказанного можно сделать вывод, что в правильных руках метод имитации отжига является сильным оружием для решения оптимизационных задач, но если его использовать бездумно, то данный алгоритм никак себя не покажет.
