Трубаров Вячеслав Анатольевич | Библиотека по теме магистерской работы

Биография
Реферат по магистерской работе
Библиотека по теме магистерской работы
Ссылки по теме магистерской работы
Отчёт о результатах поиска по теме магистерской работы
Индивидуальное задание

Тема магистерской работы:
"Исследование генетических алгоритмов оптимизации в параллельной моделирующей системе"
Руководитель: проф. Святный В.А.

Собственные материалы

Трубаров В.А., Гоголенко С.Ю., Теплинський К.С.
"Підсистема оптимізації на базі еволюційних обчислень для паралельного моделюючого середовища"
Доклад на региональную студенческую научно-техническую конференцию "Компьютерный мониторинг и информационные технологии", проводимую кафедрой компьютерного эколого-экономического мониторинга (КЭМ) факультета вычислительной техники и информатики (ФВТИ) Донецкого национального технического университета (ДонНТУ) 30 мая 2005 года. Доклады, представленные на конференции, оформлены в виде электронной публикации. Доклад располагается в секции 7 "Искусственный интеллект и нейросетевые технологии".
В докладе рассматриваются проблемы создания подсистемы оптимизации на базе эволюционных вычислений (используется один из наиболее эффективных методов - генетический алгоритм) для решения задачи оптимизации моделирования сложных динамических систем. Рассматриваются различные модификации генетического алгоритма для наилучшего решения проблемы идентификации параметров для сложных моделей биологических и технологических процессов.

Материалы из Internet

Несов Роман Геннадьевич
Курсовой проект на тему "Генетические Алгоритмы"
Курсовой проект взят с сайта Дальневосточного государственный университета.
В данном источнике дано хорошее обзорное описание генетического алгоритма (ГА) и его составных частей (операторы кроссовера, мутации и селекции). Также даётся описание биологических источников ГА и выполняется некоторое сравнение ГА с другими основными типами методов оптимизации (локальные методы, полный перебор).

Г.К. Вороновский, К.В. Махотило, С.Н. Петрашев, С.А. Сергеев
"Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности"
Монография взята с сайта Национального технического университета "Харьковский политехнический институт".
В монографии рассмотрены вопросы применения эволюционных методов математического моделирования, генетических алгоритмов и искусственных нейронных сетей, для решения комплекса задач управления динамическими объектами, построения адаптивных и интеллектуальных систем управления. Алгоритмы и приемы техники программирования сопровождены результатами синтеза нейроэмуляторов и нейроконтроллеров тестового динамического объекта, полученными авторами.

Материалы сайта g-u-t.chat.ru
"Генетический алгоритм"
Материалы взяты из раздела "Генетический алгоритм" сайта http://g-u-t.chat.ru.
В данном документе приведено довольно подробное математическое описание генетического алгоритма, а также его шагов.

Юрий Цой
"Генетические операторы"
Статья взята из раздела "Генетические алгоритмы" сайта http://qai.narod.ru.
В данной статье описаны основные операторы генетического алгоритма - оператор кроссовера и оператор мутации. Также приведён пример реализации этих операторов на языке C++.

Сергей Сотник
Курс лекций по предмету "Основы проектирования систем с искусственным интеллектом", глава 6.
Лекции взяты с сайта NeuroPower.
В главе 6 этого курса лекций рассмотрены вопросы машинной эволюции с обсуждением методов МГУА, Генетических Алгоритмов и др. Рассматриваются и анализируются некоторые алгоритмы, которые можно отнести к эволюционным и/или переборным.

Дегтерев А.С., Канашкин Ф.В., Сумароков А.Д.
Обобщение генетических алгоритмов и алгоритмов схемы МИВЕР
Статья взята с сайта электронного журнала "Исследовано в России".
В статье предлагается представление генетических алгоритмов в виде более "математизированных" алгоритмов схемы метода изменяющихся вероятностей (МИВЕР), что позволяет, с одной стороны, математически обосновать и объяснить некоторые известные свойства генетических алгоритмов, а с другой - построить новые эффективные алгоритмы оптимизации. По результатам тестирования определены области эффективного применения предлагаемых алгоритмов.

Бумажные источники

Назаров А.В., Лоскутов А.И.
"Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем", – СПб.: Наука и Техника, 2003. – 384 с.
В данной книге приведена хорошая классификация методов оптимизации и в частности место эволюционных вычислений (подвидом которых и является генетический алгоритм) в этой классификации.
В библиотеке приводится лишь фрагмент этой книги - а именно таблица классификации методов (с. 94).


          
            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
            

            Copyright © Вячеслав Трубаров,
            ДонНТУ