Курсовая работа: Генетические алгоритмы в задаче оптимизации действительных параметров

Содержание

Введение

1. Эволюция в природе

1.1 Естественный отбор

1.2 Задачи оптимизации

2. Генетический алгоритм

2.1 История развития ГА

2.2 Общий вид генетического алгоритма

2.3 Генетические операторы

2.4 Достоинства и недостатки стандартных и генетических методов

3. Влияние параметров генетического алгоритма на

эффективность поиска

3.1 Операторы кроссовера и мутации

3.2 Выбор родительской пары

3.3 Механизм отбора

4. Наиболее актуальные проблемы ГА и интересные модификации ГА

5. Пример ГА: Решение Диофантова уравнения

5.1. Заголовок класса

5.2 Функция Fitness

5.3 Функция Likelihood

5.4 Функции Breeding

5.5 Функция Solve

5.6 Функция Main

Заключение

Список использованной литературы

Приложение «Текст main.cpp

Приложение Б «Текст Diophantine.h

Введение

Идея генетических алгоритмов заимствована у живой природы и состоит в организации эволюционного процесса, конечной целью которого является получение оптимального решения в сложной комбинаторной задаче. Разработчик генетических алгоритмов выступает в данном случае как "создатель", который должен правильно установить законы эволюции, чтобы достичь желаемой цели как можно быстрее.

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--