Разработка и применение генетических алгоритмов для анализа поведения сложных динамических систем

Разработка и применение генетических алгоритмов для анализа поведения сложных динамических систем

Автор: Малютина, Элина Эдуардовна

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2001

Место защиты: Москва

Количество страниц: 124 с. ил

Артикул: 344663

Автор: Малютина, Элина Эдуардовна

Стоимость: 250 руб.

Разработка и применение генетических алгоритмов для анализа поведения сложных динамических систем  Разработка и применение генетических алгоритмов для анализа поведения сложных динамических систем 

1.2 Структура генетического алгоритма дня задачи классификации данных . 1 3 Прими тение генетических алгорпмов для выбора признаков по методу
ПРОЕКЦИЙ НА ПОДРОС1РАНСТВО
1.4 ПОСТРОЕНИЕ РАЗДЕЛЯЮЩИХ ПОВЕРХНОСТЕЙ НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ.
Результаты анализа эксперими палы шх данных.з
и. . 5. Выбор наиболее вамных параметров, характеризующих появление
неустойчивости срыва плазменного разряда
п. 1.5.2 Очен ка трудоемкости алгоритма.
п. 1.5.3 Применение генетического алгоритма для аппроксимации границ
областей неустойчивости в пржтранстве параметров плазмы.
ВЫВОДЫ.
ГЛАВА 2. ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ
КЛ АСТ РИЗАЦИИ дли та
2 1 Структура генетического алгоритма, основанного на I иинциплх
САМООРГАНИЗАЦИИ
2.2 СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМА ОА1 СО СТАНДАРТНЫМ ПИИТИЧЕСКИМ АЛГОРИТМОМ И
АЛГОРИТМОМ, ОСНОВАННЫМ НА ПРИНЦИПЕ ДЕТЕРМИНИРОВАННОГО СГУЩЕНИЯ.
2 3 Анализ алгоритмов вА 1 иОА2.
2.4 ВЛИЯНИЕ УПРАВЛЯЮЩИХ ПАРАМЕТРОВ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА НА
ФОРМИРОВАНИЕ КЛАСТЕРОВ.
2.5 СРАВ1 паШЕ ГЕНЕТИЧЕСКОТ О АЛГОРИТМА И МЕТОДА РОКЕЬ ДЛЯ ЗАДАЧИ
НАХОЖДЕНИЯ ЦЕНТРОИДОВ КЛАСТЕРОВ
ВЫВОДЫ
ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ .
3.1 Поста ювкл задачи.
3 .2 СТРУКТУРА ГЕНБТИЧСКОП АЛГОРИТМА, используемого для поиска УПРАВЛЕНИЯ
3 3 Анализ степени разнообразия популяции
3.4 Результаты численноо эксперимента.
п 3.4.1 Численное исследование зависимости степени разнообразия популяции
от параметров генетического алгоритма.
и 3.4.2 Численное исследование зависимости точности управления
динамической системой от параметров генетического алгоритма.
п. 3.4.3 Сравнение генетических алгоритмов для оптимизации нестационарных
функционалов
п. 3.4.4 Сравнение времени счета для поиска яокаяънооптималыюго управления
с помощью генетического алгоритма и метода квазияокааьных вариаций
ВЫВОДЫ.
ГЛАВА 4. ПОСТРОЕНИЕ АДАПТИВНЫХ СЕТОК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКИХ .АЛГОРИТМОВ.
.
4.1 Постановка задачи
4 2 Схема епггическоо алгоритма для построения расчетной сетки.
п. 4.2.1 Процедура генерации сетки в одномерном пространстве
п. 4.2.2 Процедура генерации сетки в многомерном пространстве.
4.3 РЕЗУЛЬТАТЫ ЧИСЛЕННОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
п. 4.3.1 Построение адаптивной сетки в одномерном пространстве.
п. 4.3.2 Построение адаптивной сетки в многомерном пространстве
ВЫВОДЫ.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


В этой главе рассматривается возможность моделирования процессов самоорганизации на основе генетического алгоритма Предложенный генетический алгоритм применяется для задачи
кластеризации данных и позволяет эволюционным путем разбить множество исходных объектов на кластеры и выделить их центроиды. Таким образом, алгоритмически строится самоорганизующееся отображение для задачи распознавания образов без учителя. Третья глава посвящена поиску оптимального управления динамической системой с помощью генетического алгоритма. Управление системой основано на построении локальнооптимальных управлений, минимизирующих расстояние между траекторией объекта и заданной траекторией. Проблема поиска эффективного управления сложными динамическими объектами в условиях неопределенности, возникновения непредвиденных критических ситуаций является одним из важных направлений в теории управляемых систем . Влияние внешней среды обычно представляется в виде действия возмущающих факторов, при этом момент и место приложения возмущения, его интенсивность и характер часто бывают неизвестными, поэтому формирование своевременного и в то же время эффективного управляющего воздействия является сложной задачей. Вследствие различного рода возмущений и воздействий на объект окружающей среды на практике не всегда удается построить формализированную модель реального объекта, поэтому широкое применение находит новый класс управляющих систем класс интеллектуальных систем управления . Наибольшее распространение при проектировании интеллектуальных систем управления получили экспертные системы, нечеткие регуляторы и нейронные сети . В настоящее время при создании интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами начинают активно использоваться генетические алгоритмы 9,,.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.408, запросов: 244