Рефераты Непрерывные генетические алгоритмы

Вернуться в Информатика

Непрерывные генетические алгоритмы
Федеральное агентство по образованию Российской Федерации

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального
образования

Государственный университет управления

Институт информационных систем управления

Кафедра информационных систем

Курсовая работа

По дисциплине: «Теория систем и системный анализ»

По теме: «Непрерывные генетические алгоритмы»

Выполнила:

Студентка 3 курса 1 группы

Специальности ПИУ

Антипина Г.С.

Проверил:

Доцент кафедры Информационных систем,

к.ф-м.н. Фёдоров Л.И.

МОСКВА - 2006Содержание

+----------------------------------------------------------------------+
| Введение | 3 |
|-----------------------------------------------------------------+----|
| 1. Теория алгоритмов. Задача коммивояжера. | 6 |
|-----------------------------------------------------------------+----|
| 2. Генетические алгоритмы. Общее описание. Математический | 9 |
| аппарат. | |
|-----------------------------------------------------------------+----|
| 3. Непрерывные генетические алгоритмы. Математический аппарат. | 15 |
|-----------------------------------------------------------------+----|
| 4. Заключение. | 23 |
|-----------------------------------------------------------------+----|
| 5. Список использованной литературы. | 26 |
+----------------------------------------------------------------------+

Введение

В нашей жизни мы регулярно сталкиваемся с необходимостью решения
оптимизационных и прогностических задач. Так, например, доход любой
компании определяется качеством этих решений - точностью прогнозов и
оптимальностью выбранных стратегий.

Примерами таких задач могут являться:

* Прогнозирование курсов валют;

* Прогнозирование спроса;

* Прогнозирование дохода компании;

* Прогнозирование уровня безработицы;

* Оптимизация расписаний;

* Оптимизация плана закупок, плана инвестиций;

* Оптимизация стратегии развития.

Как правило, для реальных задач бизнеса не существует четких алгоритмов
решения. Раньше руководители и эксперты решали такие задачи только на
основе личного опыта. С помощью аналитических технологий строятся системы,
позволяющие существенно повысить эффективность решений.

Рассмотрим пример реальной задачи об оптимальном распределении инвестиций:
Имеется инвестиционный капитал, который нужно распределить среди 10
проектов. Для каждого проекта задана функция зависимости прибыли от объема
вложения. Требуется найти наиболее прибыльный вариант распределения
капитала, при условии, что заданы минимальный и максимальный объем
инвестиций для каждого проекта.

Традиционное решение: Чаще всего решение в данном случае принимает
руководитель, основываясь только на личных впечатлениях о проектах.
Размеры упущенной выгоды при этом не подсчитывают, и неоптимальность
решения может остаться незамеченной.

Если же руководитель поручает аналитикам выбрать наиболее прибыльный
вариант, применяются математические методы оптимизации. Если все данные
функции линейны, то можно применить методы линейного программирования
(симплекс-метод). Если хотя бы одна из функций нелинейна, то можно
использовать метод градиентного спуска или полного перебора
10 11 
Добавить в Одноклассники    

 

Rambler's Top100