Генетический алгоритм в Matlab, Маслов А.А., 2014

Генетический алгоритм в Matlab, Маслов А.А., 2014.
 
  Пособие содержит основные сведения, необходимые для освоения технологии применения генетического алгоритма для решения задач оптимизации, используя пакет Matlab. Излагаются технические детали назначения параметров алгоритма, позволяющих улучшить качество его работы. Приводятся примеры решения задач инженерного проектирования.
Предназначено для студентов, обучающихся по специализациям «Моделирование и информационные технологии проектирования ракетно-космических систем» и «Внешнее проектирование и эффективность авиационных и ракетных организационно-технических систем». Может быть полезно студентам, слушающим курсы «Системы искусственного интеллекта», «Нейросетевые технологии», «Технологии искусственного интеллекта», а также всем желающим самостоятельно ознакомиться с предметом изложения.

Генетический алгоритм в Matlab, Маслов А.А., 2014


Что такое генетический алгоритм.
Генетический алгоритм - метод оптимизации с ограничениями и без ограничений, основанный на естественном отборе - процессе, который управляет биологическим развитием. Генетический алгоритм неоднократно изменяет множество отдельных решений, называемое популяцией. На каждом шаге он наугад выбирает особей из текущей популяции, которые станут родителями, и использует их, чтобы произвести дочерние элементы для следующего поколения. Последовательные поколения популяции ’’развиваются” к оптимальному решению.

Можно применить генетический алгоритм для решения множества проблем оптимизации, к которым не подходят стандартные алгоритмы, включая случаи когда целевая функция прерывиста, недифференцируема, стохастическая или очень нелинейная.

Генетический алгоритм использует три основных типа правил на каждом шаге, чтобы создать следующее поколение из текущей популяции:
1) правила отбора для выбора особей, названных родителями, которые создают популяцию в следующем поколении;
2) правила скрещивания для комбинирования двух родителей, чтобы сформировать дочерние элементы для следующего поколения.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
ВВЕДЕНИЕ.
1. НАЧАЛО РАБОТЫ С ГЕНЕТИЧЕСКИМ АЛГОРИТМОМ.
1.1. Что такое генетический алгоритм.
1.2. Написание М-файлов для оптимизируемых функций.
1.3. Выполнение оптимизации с помощью генетического алгоритма.
2. НАХОЖДЕНИЕ МИНИМУМА ФУНКЦИИ РАСТРИГИНА.
2.1. Функция Растригина.
2.2. Нахождение минимума с использованием графического интерфейса.
2.3. Нахождение минимума из командной строки.
2.4. Отображение графиков.
3. ТЕРМИНОЛОГИЯ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА.
4. КАК РАБОТАЕТ ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ.
5. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА С ПОМОЩЬЮ ГРАФИЧЕСКОГО ИНТЕРФЕЙСА.
6. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ИЗ КОМАНДНОЙ СТРОКИ.
7. УЛУЧШЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ.
8. ОГРАНИЧЕННАЯ МИНИМИЗАЦИЯ ПРИ ПОМОЩИ GA.
9. РЕШЕНИЕ СМЕШАННОЙ ЦЕЛОЧИСЛЕННОЙ ПРОБЛЕМЫ ИНЖЕНЕРНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА.
9.1. Проблема проектирования ступенчатой консольной балки.
9.2. Решение смешанной целочисленной проблемы оптимизации.
10. МНОГОЦЕЛЕВАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ.
11. ПАРАМЕТРЫ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА.
12. СВОДНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ФУНКЦИЙ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Генетический алгоритм в Matlab, Маслов А.А., 2014 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать djvu
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу



Скачать - djvu - Яндекс.Диск.
Дата публикации:





Теги: :: :: ::


Следующие учебники и книги:
Предыдущие статьи:


 


 

Книги, учебники, обучение по разделам




Не нашёл? Найди:





2024-03-28 23:26:04