Детальная информация

Название: Исследование алгоритма JAYA для решения задач оптимизации: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Авторы: Ходырева Влада Алексеевна
Научный руководитель: Черноруцкий Игорь Георгиевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: оптимизация; методы оптимизации; метаэвристические алгоритмы; алгоритмы роевого интеллекта; овражные функционалы; алгоритм Jaya; optimization; optimization methods; metaheuristic algorithms; swarm intelligence algorithms; rigid functionals; Jaya algorithm
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
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2138
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\19829

Разрешенные действия:

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

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Тема выпускной квалификационной работы: «Исследование алгоритма JAYA для решения задач оптимизации». Алгоритм JAYA — метаэвристический алгоритм, относящийся к группе алгоритмов роевого интеллекта, который может быть использован для решения задач оптимизации разной сложности. Его основным преимуществом является отсутствие гиперпараметров, вследствие чего значительно упрощается процесс модификации и объединения метода с другими алгоритмами для улучшения производительности. Целью выпускной квалификационной работы является исследование способности алгоритма JAYA оптимизировать функционалы разной степени жёсткости. В ходе работы было проведено несколько экспериментов, в которых изучалась зависимость эффективности алгоритма от изменения числа особей в популяции. Результаты, полученные при минимизации овражных функционалов алгоритмом JAYA, сравнивались с результатами некоторых других узконаправленных методов, созданных для решения жёстких задач. На основании результатов проведённых экспериментов, были сделаны выводы о способности алгоритма решать некоторые виды жёстких задач с невысокими затратами машинных ресурсов.

The subject of the graduate qualification work is «Research of JAYA algorithm for solving optimization problems». JAYA algorithm is a metaheuristic swarm intelligence method, which can be used in order to solve optimization problems of varying complexity. The main advantage of the algorithm is lack of hyperparameters that consequently eases the process of modification or hybridisation with other algorithms for improving effectiveness. The main purpose of this work is to study the ability of JAYA algorithm to optimize functionals of varying degrees of rigidity. There were several experiments conducted which were devoted to studying the dependence of the efficiency of the algorithm on changes in the population size. The results obtained by minimizing rigid functionals using JAYA algorithm were compared with the results of some other special methods, invented to solve rigid problems. Based on the results of the experiments, it can be said that JAYA algorithm is able to solve some types of rigid problems with low costs of machine resources.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

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