Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635043)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки  / №3 2008

Специализированный язык программирования как наиболее эффективное средство использования генетических алгоритмов (90,00 руб.)

0   0
Первый авторГенералов
ИздательствоМ.: ПРОМЕДИА
Страниц8
ID269361
АннотацияРассмотрена проблема многообразия вариантов представления элементов информации генетических алгоритмов (хромосом и генов) и методов их обработки. Предложен метод преобразования хромосом к унифицированному виду. Также предложено инструментальное средство решения задач на основе теории генетических алгоритмов - язык генетического программирования. Предложенный язык программирования ориентирован на работу с объектами генетических алгоритмов.
УДК004.43
ББК32.973-018.1
Генералов, К.А. Специализированный язык программирования как наиболее эффективное средство использования генетических алгоритмов / К.А. Генералов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки .— 2008 .— №3 .— С. 25-32 .— URL: https://rucont.ru/efd/269361 (дата обращения: 03.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

К. А. Генералов СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЯЗЫК ПРОГРАММИРОВАНИЯ КАК НАИБОЛЕЕ ЭФФЕКТИВНОЕ СРЕДСТВО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ Рассмотрена проблема многообразия вариантов представления элементов информации генетических алгоритмов (хромосом и генов) и методов их обработки. <...> Предложен метод преобразования хромосом к унифицированному виду. <...> Также предложено инструментальное средство решения задач на основе теории генетических алгоритмовязык генетического программирования. <...> Предложенный язык программирования ориентирован на работу с объектами генетических алгоритмов. <...> Общим для этих проблем является то, что их математическая модель может быть сформулирована как задача оптимизации, связанная с поиском таких значений управляемых переменных, которые обеспечивают экстремальное значение (максимум или минимум) одной из наиболее важных техникоэкономических характеристик объекта (процесса, системы, устройства и т.д.) при условии, что другие характеристики удовлетворяют заданной совокупности технических требований. <...> При этом основные трудности численного решения сформулированной экстремальной задачи связаны с ее размерностью и видом оптимизируемой функции, которая в общем случае может быть нелинейной, разрывной, недифференцируемой и многоэкстремальной. <...> Это связано с многообразием вариантов реализации ГА. <...> Каждое потенциальное решение задачи (хромосома) может иметь любую структуру, которую необходимо представить в памяти ЭВМ для ее последующей обработки. <...> Существуют стандартные типы структур хромосом (список, дерево, циклическое представление) и методы их обработки (генетические операторы). <...> Структура хромосомы и требования к ней определяются согласно специфике решаемой задачи, т.е. форма может быть любой. <...> Кроме того, представление элементов хромосомы (генов) также может иметь определенные особенности, связанные с кодированием. <...> То есть внутреннее представление (представление <...>

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ