Содержание
Техническое задание 3
Введение 4
1.ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ 5
1.1 Теоретические сведения 5
1.2 Описание задачи 6
1.3 Постановка задачи 7
2.ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 7
2.1 Разработка программы 7
2.2 Разработка алгоритма 8
2.3 Построение генетических операторов 10
2.4 Механизмы кодирования и декодирования 10
3.ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ 11
3.1 Пример решения задачи 11
3.2 Экспериментальные исследования 12
Заключение 13
Список использованной литературы 14
Приложение 15
Выдержка из текста
Современный уровень научных исследований и развитие рыночной экономики предполагает быструю и эффективную обработку информации. Множество прикладных задач относится к теории дискретного программирования: например, задача коммивояжера и задача о рюкзаке. Точное решение таких задач возможно найти за конечное число итераций. Поэтому, к таким задачам применим метод простого перебора. Однако, в случае, когда множество допустимых решений состоит из очень большого числа точек, нахождение решения этим методом может затянуться на годы. Поэтому, для решения задач дискретного программирования были разработаны специальные, в том числе, и переборные методы, которые пытаются сузить количество перебираемых точек. Существует два подхода к решению задач дискретного программирования. Первый получил название комбинаторного и основан на целенаправленном, частичном переборе частных решений. Методы этой группы делятся на точные и приближенные. К точным относится метод ветвей и границ.
Список использованной литературы
1. «Лекции по нейронным сетям и генетическим алгоритмам» http://infoart.baku.az/inews/30000007.htm
2. Т.В. Панченко. Генетические алгоритмы [Текст]: учебно-методическое пособие / под ред. Ю.Ю. Тарасевича. – Астрахань: Издательский дом «Астраханский университет», 2007. – 87 с.
3. Генетический алгоритм — Википедия [Электронный ресурс] — Элек-трон. дан. — М., 2017. — Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Генетический_алгоритм
4. «SENN Генетические Алгоритмы»
http://fdmhi.mega.ru/ru/senn_ga.htm
5. «Генетические алгоритмы» https://prog-cpp.ru/genetic/