Применение генетического алгоритма для решения задачи коммивояжера
Этапы работы генетического алгоритма, область его применения. Структура данных, генерация первоначальной популяции. Алгоритм кроссинговера - поиск локальных оптимумов. Селекция особей в популяции. Техническое описание программы и руководство пользователя.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Предмет | Информатика |
Вид | реферат |
Язык | русский |
Прислал(а) | Сергей |
Дата добавления | 14.01.2016 |
Размер файла | 1014,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Описание принципа работы генетического алгоритма, проверка его работы на функции согласно варианту на основе готовой программы. Основные параметры генетического алгоритма, его структура и содержание. Способы реализации алгоритма и его компонентов.
лабораторная работа [20,2 K], добавлен 03.12.2014Первые работы по симуляции эволюции. Основные понятия генетических алгоритмов. Постановка задачи и функция приспособленности. Инициализация, формирование исходной популяции. Выбор исходной популяции для генетического алгоритма, решение задач оптимизации.
курсовая работа [714,1 K], добавлен 31.03.2015Сравнение результатов работы генетического алгоритма по решению "несимметричной незамкнутой задачи коммивояжера" с результатами работы алгоритма динамического программирования по параметрам - время работы, точность результата и объем используемой памяти.
курсовая работа [65,3 K], добавлен 16.04.2014Программа реализации генетического алгоритма, использование визуальной среды программирования. Руководство пользователя, листинг программы. Возможность ввода параметров: объем популяции, число поколений, коэффициент скрещивания и мутации, число городов.
курсовая работа [2,9 M], добавлен 20.08.2009Описание генетических алгоритмов. Применение генетического алгоритма для решения задачи коммивояжера. Постановка задачи безусловной оптимизации. Изучение распространения генетических алгоритмов на модель с несколькими взаимодействующими популяциями.
дипломная работа [979,1 K], добавлен 30.05.2015Основные особенности эволюционных алгоритмов. Описание алгоритмов селекции, мутации, скрещивания, применяемых для реализации генетических алгоритмов. Вычисление функции приспособленности. Программная реализация. Тестирование и руководство пользователя.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 11.03.2014Математическая модель решения задачи коммивояжера. Поиск кратчайшего замкнутого пути обхода нескольких городов и возвращения в исходную точку. Описание программы и результатов ее тестирования. Основная форма программы после вывода конечных данных.
курсовая работа [603,3 K], добавлен 21.10.2012Операторы генетического алгоритма. Пример простейшей программы. Процесс генерации и накопления информации о выживании и продолжении рода в ряде поколений популяции. Программа, реализующая простой генетический алгоритм для нахождения минимума функции.
курсовая работа [39,3 K], добавлен 29.10.2012Создание программы для поиска минимума функции двух вещественных переменных в заданной области с помощью генетического алгоритма. Генетические алгоритмы и операторы. Создание начальной популяции. Размножение. Мутация и селекция. Тестирование программы.
курсовая работа [131,6 K], добавлен 22.02.2015Оптимизация решения задачи с помощью алгоритма отжига. Анализ теории оптимизации как целевой функции. Метод градиентного спуска. Переменные и описание алгоритма отжига. Представление задачи коммивояжера через граф. Сведение задачи к переменным и решение.
курсовая работа [784,0 K], добавлен 21.05.2015