Детальная информация

Название: Адаптирование метаэвристического алгоритма поиска минимума к жёстким целевым функционалам: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Авторы: Шумковская Эмилия Олеговна
Научный руководитель: Черноруцкий Игорь Георгиевич
Другие авторы: Локшина Екатерина Геннадиевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2021
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: оптимизация; методы оптимизации; метаэвристический метод; дифференциальная эволюция; optimization; optimization methods; metaheuristic method; differential evolution
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-824
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\12759

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной работе исследуется возможность улучшения работы метаэвристического алгоритма на жёстких целевых функционалах путём гибридизации алгоритма с методом Розенброка. В ходе работы были созданы гибридные алгоритмы дифференциальной эволюции, в которых метод Розенброка выполняется с разной вероятностью и был выбран оптимальный. Выбранная модификация была протестирована на функционалах разной размерности и степени овражности с целью сравнить гибридный метод с исходными. Тесты показали, что гибридный метод в большинстве случаев эффективнее дифференциальной эволюции. Значит, гибридизация метаэвристического метода с методом Розенброка помогает повысить скорость и точность решения на жёстких функционалах.

In this paper, we investigate the possibility of improving the performance of the metaheuristic algorithm on rigid target functionals by hybridizing the algorithm with the Rosenbrock method. In the course of the work, hybrid algorithms of differential evolution were created, in which the Rosenbrock method is performed with different probabilities and the optimal one was chosen.The chosen modification was tested on functionals of different dimensions and gully degrees in order to compare the hybrid method with the original ones. Tests have shown that the hybrid method is in most cases more effective than the differential evolution. This means that hybridization of the metaheuristic method with the Rosenbrock method helps to increase the speed and accuracy of the solution on stiff functionals.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 10
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика