Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: –
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
В этой работе были проанализированы наиболее распространенные методы численной оптимизации, в особенности эволюционные алгоритмы, было проведено сравнение метода биогеографии и генетического алгоритма. Оптимизацией называют задачу нахождения экстремума целевой функции в некоторой области конечномерного векторного пространства. Полученные результаты показали эффективность использования генетического алгоритма. Поставлена задача оптимизации ступенчатой консольной балки. Эта задача была решена с помощью генетического алгоритма с использованием программного обеспечения Matlab.
Document access rights
Network | User group | Action | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All | |||||
Internet | Authorized users SPbPU | |||||
Internet | Anonymous |
Table of Contents
- Реферат
- Введение
- 1 Решение задач оптимизации
- 1.1 Общие положения
- 1.2 Анализ существующих методов поиска глобального минимума функций
- 1.2.1 Метод золотого сечения
- 1.2.2 Метод наискорейшего спуска
- 1.2.3 Муравьиный алгоритм
- 1.2.4 Алгоритм пчелиной колонии
- 1.2.5 Алгоритм роя частиц
- 1.2.6 Алгоритм биогеографии
- 1.2.7 Тестирование алгоритма биогеографии с помощью функции Расстригина
- 1.2.8 Генетический алгоритм
- 1.2.9 Тестирование генетического алгоритма с помощью функции Расстригина
- 2 Решение оптимизационной задачи минимизации объема консольной балки с помощью генетического алгоритма
- 2.1 Постановка задачи
- 2.2 Решение задачи
- Заключение
- Cписок литературы
- Приложение
Usage statistics
Access count: 645
Last 30 days: 0 Detailed usage statistics |