Данная бакалаврская работа посвящена разработке стохастического метода опти­мизации, для геномной селекции.На основе существующих научных исследований был разработан и протестирован стохастический метод оптимизации для подбора параметров модели геномной селекции. В качестве основного алгоритма оптимизации был выбран метод раз­ностной эволюции. Сделана программная реализация метода разностной эволюции на основе проекта с открытым исходным кодом deepmethod. Были реализованы модификации, которые позволяют лучше работать с задачей геномной селекции.Реализованный алгоритм был протестирован функцями Растригина и Швефелаи с использованием реальных данных о фенотипе и генотипе различных сортов пшеницы. Анализ численных результатов показал эффективность и хороший потенциал разработанного метода, при решении целочисленных задач.

Based on existing scientific research, a stochastic optimization method was developedand tested for the selection of parameters of a genomic selection model. Thedifference evolution method was chosen as the main optimization algorithm. A softwareimplementation of the difference evolution method is made based on the deepmethodopen source project. Modifications have been implemented to better deal with the taskof genomic selection. The implemented algorithm was tested with the functions ofRastrigin and Shvefel and using real data on the phenotype and genotype of variouswheat varieties. Analysis of the numerical results showed the effectiveness and goodpotential of the developed method when solving integer problems.

• Тема выпускной квалификационной работы
  • Список сокращений и условных обозначений
  • Введение
  • 1. Описание использованных методов и данных
  • 2. Разработка программного обеспечения
  • 3. Результаты и их сравнительный анализ
  • Заключение
  • Список использованных источников