+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Программный комплекс генетического моделирования процессов термолюминесценции в диэлектриках

  • Автор:

    Попко, Евгений Александрович

  • Шифр специальности:

    05.13.18

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2009

  • Место защиты:

    Екатеринбург

  • Количество страниц:

    136 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы

Работа выполнена на кафедре вычислительной техники Уральского Государственного Технического Университета
СОДЕРЖАНИЕ
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ И МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ТЕРМОЛЮМИНЕСЦЕНЦИИ В КРИСТАЛЛАХ
1 Л. Типовые зонные модели термолюминесценции
1.1.1. Модель «одна ловушка - один рекомбинационный центр»
1.1.2. Система невзаимодействующих ловушек
1.1.3. Система взаимодействующих ловушек
1.2. Описание термолюминесцентной кинетики
1.3. Математическое описание многоловушечных систем
1.4. Обзор аналогов систем программного обеспечения моделирования процессов ТЛ
1.4.1. Программный пакет для аппроксимации кривых LAB Fit
1.4.2. Программный пакет для минимизации MINUIT
1.4.3. Программное обеспечение для моделирования ModelKinetix ModelMaker
1.4.4. Программное обеспечение для решения дифференциальных уравнений FlexPDE
1.4.5. Программа анализа кривых свечения GCA
1.4.6. Программный пакет GlowFit
1.4.7. Программа для численного моделирования оптически стимулированной люминесценции OSL-GA
1.4.8. Программное обеспечение для построения кривых DataFit
1.5. Оценка аналогов и выбор прототипа программного комплекса
1.6. Анализ методов минимизации суммарной меры отклонений экспериментальных и расчетных данных
1.6.1. Вычислительные методы
1.6.2. Метод полного перебора
1.6.3. Стохастические методы
1.6.4. Эвристические методы
1.7. Генетические алгоритмы
1.8 Выводы и постановка задач исследований
ГЛАВА 2. АДАПТАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ И РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА
2.1. Структурированная обобщенная кинетическая модель процессов термолюминесценции
2.2. Иерархия методов программного комплекса генетического моделирования механизмов термолюминесценции в диэлектриках
2.3. Генетический алгоритм для конструирования моделей термолюминесценции
2.4. Выбор типа кодирования, используемого в генетическом алгоритме
2.4.1. Выбор типа кодирования структурной части хромосомы генетического алгоритма
2.4.2. Выбор типа кодирования параметрической части хромосомы генетического алгоритма
2.5. Выбор целевой функции
2.6. Настройка операторов генетического алгоритма для моделирования процессов термолюминесценции
2.6.1. Селекция решений
2.6.2. Скрещивание решений
2.6.3. Мутация
2.6.4. Результаты вычислительного эксперимента

вектора, задающего структуру, а также способ изменения данного вектора в рамках самой процедуры отжига.
Поэтому из эвристических методов для реализации были выбраны генетические алгоритмы. Аппарат данных методов может легко подстраиваться под специфическое пространство решений поставленной задачи, где поиск оптимальных параметров приходится совмещать с построением системы уравнений, содержащих эти параметры.
1.7. Генетические алгоритмы
Г енетические алгоритмы были созданы Холландом [49] для изучения математических основ адаптивного поведения. Они представляют собой поисковые алгоритмы, основанные на принципах селекции и генетики. Оптимизационный подход в рамках ГА объединяет в себе принцип выживания наиболее перспективных особей-решений и структурированный обмен информацией путем имитации процессов эволюционного наследования и естественного отбора.
Основные отличия ГА от традиционных методик заключаются в следующем:
1) работают в основном не с параметрами, а с закодированным множеством параметров;
2) осуществляют поиск не путем улучшения одного решения, а путем использования сразу нескольких альтернатив на заданном множестве решений;
3) используют целевую функцию, а не ее различные приращения для оценки качества принятия решений;
4) применяют не детерминированные, а вероятностные правила анализа оптимизационных задач.
Генетический (эволюционный) алгоритм - это простая модель эволюции в природе, реализованная в виде компьютерной программы. В нем используются

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.306, запросов: 967