Задача оптимизации. Задачи дискретной оптимизации Сведение задачи оптимизации к задаче поиска - umotnas.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Математическая постановка задач оптимизации Виды ограничений 1 207.24kb.
3. многокритериальные задачи принятия решений математическая модель... 1 185.1kb.
Рабочая учебная программа по дисциплине: Теория оптимального управления... 1 44.52kb.
Долматов Андрей Сергеевич аналитик, старший специалист ОАО управляющая... 1 9.69kb.
Задача рентабельности затрат на производство изделий:. Задача рентабельности... 1 29.28kb.
Решение к рассмотрению множества более простых 1 300.31kb.
Комбинаторные методы и алгоритмы решения задач дискретной оптимизации... 1 41.22kb.
Использование технологии. Net remoting для решения задачи поисковой... 4 421.63kb.
Целочисленное программирование 1 46.82kb.
Адаптация алгоритма условной оптимизации комплексным методом бокса... 1 90kb.
Лекция 6 Метод молекулярной механики. Методы определения оптимальных... 1 81.08kb.
Лекция 4 Фармакотерапия язвенной болезн 1 118.47kb.
Викторина для любознательных: «Занимательная биология» 1 9.92kb.

Задача оптимизации. Задачи дискретной оптимизации Сведение задачи оптимизации к задаче - страница №1/1

Экзамен Вопросы

  1. Однокритериальная задача оптимизации.

  2. Задачи дискретной оптимизации

  3. Сведение задачи оптимизации к задаче поиска.

  4. Кодирование решений дискретных задач оптимизации, способы кодирования.

  5. Кодирование решений непрерывной задачи оптимизации.

  6. Пространство поиска. Ландшафт приспособленности.

  7. Методы слепого поиска.

  8. Эволюционные стратегии: (m+1),(m+l),(m,l).

  9. Репродукционно-популяционные алгортимы. Их основные черты.

  10. Структура генетического алгоритма. Основные параметры, операторы.

  11. Репродукция: схемы скрещивания, кроссовер.

  12. Репродукция: кроссовер, мутация.

  13. Стратегии формирования следующего поколения. Уравнение роста особей.

  14. Селекция: цели и методы.

  15. Реализации схем селекции.

  16. Шаблоны сходства. Основные характеристики.

  17. Интерпретация шаблонов сходства в пространстве поиска. Статистические характеристики.

  18. Конкурирующие шаблоны. Ожидаемое число примеров шаблона.

  19. Фундаментальная теорема.

  20. Моделирование генетического алгоритма при помощи цепей Маркова. Генетический дрейф.

  21. Распределение пропорции аллелей в генетическом алгоритме. Оценки времени сходимости и захвата при различных начальных распределениях.

  22. Кодирование решений и операторы для задачи о ранце.

  23. Кодирование решений и операторы для задачи коммивояжера.

  24. Методы обработки ограничений при генетическом поиске.

  25. Масштабирование, причины требующие масштабирования.

  26. Преждевременная сходимость.

  27. Гипотеза строительных блоков. Неявный параллелизм генетического алгоритма.

  28. Сходимость генетического алгоритма как случайного процесса.

  29. No free lunch теорема, подбор параметров в генетическом алгоритме.