Детальная информация

Название: Исследование роевых алгоритмов оптимизации для решения задачи поиска кратчайшего пути: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Авторы: Назаренко Алёна Вячеславовна
Научный руководитель: Черноруцкий Игорь Георгиевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2023
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: методы оптимизации; кратчайший путь; роевые алгоритмы; бактериальная оптимизация; муравьиный алгоритм; алгоритм интеллектуальных капель воды; алгоритм Дейкстры; optimization methods; shortest path; swarm algorithms; bacterial optimization; ant algorithm; intelligent water drops algorithm; Dijkstras 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/3/2023/vr/vr23-3429
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\22812

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

Данная работа посвящена исследованию применимости роевых алгоритмов оптимизации для нахождения оптимального пути. В ходе исследования были изучены, реализованы и протестированы следующие роевые алгоритмы: - Бактериальной оптимизации; - Муравьиной оптимизации; - Интеллектуальных капель воды. Для того, чтобы оценить эффективность работы роевых алгоритмов при поиске кратчайшего пути, был также реализован популярный алгоритм Дейкстры. Реализация была выполнена на языке C++ в среде разработки Visual Studio 2019. Тестирование проводилось на графах, содержащих маленькое и большое число вершин и рёбер. Также был проведён анализ и подбор параметров, необходимых для работы алгоритмов. На основе полученных результатов были сделаны выводы о применимости роевых алгоритмов оптимизации в задаче поиска оптимального пути.

This work is devoted to the study of the applicability of swarm optimization algorithms for finding the optimal path. During the study, the following swarm algorithms were studied, implemented, and tested: - Bacterial optimization; - Ant optimization; - Intelligent water drops. To evaluate the performance of swarm algorithms in finding the shortest path, Dijkstras popular algorithm was also implemented. The implementation was performed in C++ in the Visual Studio 2019 development environment. Testing was carried out on graphs containing a small and large number of vertices and edges. Also, an analysis and selection of the parameters necessary for the operation of the algorithms was carried out. Based on the results obtained, conclusions were drawn about the applicability of swarm optimization algorithms in the problem of finding the optimal path.

Права на использование объекта хранения

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

Оглавление

  • РЕФЕРАТ
  • ABSTRACT
  • ВВЕДЕНИЕ
  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
    • 1.1. Роевые алгоритмы оптимизации
    • 1.1.1. Алгоритм поиска пищи бактериями
    • 1.1.2. Муравьиный алгоритм оптимизации
    • 1.1.3. Алгоритм интеллектуальных капель воды
    • 1.3. Популярные не роевые алгоритмы нахождения кратчайшего пути в графах
    • 1.3.1. Алгоритм Дейкстры
  • ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ
    • 2.1. Выбор технологий и средств разработки
    • 2.2. Реализация алгоритма бактериальной оптимизации
    • 2.3. Реализация алгоритма муравьиной оптимизации
    • 2.4. Реализация интеллектуальных капель воды
    • 2.5. Реализация алгоритма Дейкстры
    • 2.6. Описание архитектуры программы
    • 2.7. Обработка исключений
  • ГЛАВА 3. ПРОВЕДЕНИЕ ТЕСТИРОВАНИЯ ПРОГРАММЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ
    • 3.1. Тестирование на графе с малым числом вершин
    • 3.2. Тестирование на графе с большим числом вершин
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Статистика использования

stat Количество обращений: 2
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика