Содержание
- 2. Проект: Исследование алгоритмов глобальной оптимизации Цель: Реализация и исследование качества работы и эффективности алгоритмов глобальной оптимизации
- 3. Метод Монте-Карло Метод Монте-Карло - базовый алгоритм стохастической оптимизации Заключается в генерировании бесконечно большого количества случайных
- 4. Программная реализация метода Монте-Карло
- 5. Сравнительный анализ скорости и точности метода Монте-Карло
- 6. Сравнительный анализ скорости и точности метода Монте-Карло в зависимости от количества итераций Вывод: с увеличением числа
- 7. Метод имитации обжига Экзотическое название данного алгоритма связано с методами имитационного моделирования в статистической физике, основанными
- 8. Программная реализация метода имитации обжига
- 9. Сравнительный анализ скорости и точности метода имитации обжига
- 10. Сравнительный анализ скорости и точности метода имитации обжига в зависимости от максимального значения температуры
- 11. Сравнительный анализ скорости и точности метода имитации обжига в зависимости от количества циклов для каждой температуры
- 12. Сравнительный анализ скорости и точности метода имитации обжига в зависимости от параметра снижения температуры
- 13. Сравнительный анализ скорости и точности метода имитации обжига в зависимости от EPS
- 14. Генетические алгоритмы Генетические алгоритмы – смена поколений на основе операторов отбора, скрещивания, мутации, редукции. Основные понятия
- 15. Программная реализация генетического алгоритма оптимизации
- 16. Сравнительный анализ скорости и точности ГА С ростом числа особей в начальной популяции и с ростом
- 17. Сравнительный анализ скорости и точности ГА в зависимости от количества особей в начальной популяции
- 18. Сравнительный анализ скорости и точности ГА в зависимости от количества итераций Вывод: получаем следующие оптимальные значения
- 19. Интервальный анализ Интервальная арифметика – расширение арифметики действительных чисел на случай интервалов. Основы интервального анализа: X,
- 20. Алгоритм 4 (алгоритм поиска всех глобальных оптимумов). Вход: Функция f(x), ; f’(x), f’’(x), [x] – начальный
- 21. 4.3.5. [H] := [f’’]([pi]) – функция включения для матрицы Гессе 4.3.6. Если тест на выпуклость не
- 22. Программная реализация интервальных методов оптимизации
- 23. Сравнительный анализ скорости и точности ИА
- 24. Сравнительный анализ скорости и точности ИА в зависимости от минимальной ширины бруса Вывод: с увеличением минимальной
- 25. Сравнительная таблица эффективности алгоритмов оптимизации
- 26. Сравнительная таблица эффективности алгоритмов оптимизации Для сравнения эффективности и скорости работы алгоритмов нами был произведен сравнительный
- 27. Оптимальные параметры для методов оптимизации
- 28. Заключение Были исследованы основные особенности схемы алгоритмов, тесты на проверку, особенности определения парадигм интервального анализа, а
- 30. Скачать презентацию