Зміст:
В
Введення
Глава 1. Генетичні алгоритми
1.1 Природний відбір в природі
1.2 Представлення об'єктів. Кодування ознак
1.3 Основні генетичні оператори
1.4 Схема функціонування генетичного алгоритму
Висновок
Глава 2. Завдання оптимізації
2.1 Завдання, які вирішуються за допомогою генетичних алгоритмів
2.2 Математична постановка задачі оптимізації
2.3 Рішення діофантових рівняння
2.4 Шляхи вирішення завдань оптимізації
2.5 Завдання комівояжера
Висновок
Глава 3. Програмна реалізація. Створення посібника з генетичним алгоритмам
3.1 Обгрунтування вибору програмного забезпечення
3.2 Опис програмної реалізації
Висновок
Бібліографія
В
ВСТУП
Природа вражає своєю складністю і багатством проявів. Серед прикладів можна назвати складні соціальні системи, імунні і нейронні системи, складні взаємозв'язки між видами. Вони - всього лише деякі з чудес, що стали очевидними при глибокому дослідженні природи навколо нас. Наука - це одна з систем, яка пояснює навколишнє і допомагає пристосуватися до нової інформації, одержуваної з зовнішнього середовища. Багато чого з того, що ми бачимо і спостерігаємо, можна пояснити теорією еволюції через спадковість, зміна і відбір. p> На світогляд людей сильно вплинула теорія еволюції Чарльза Дарвіна, представлена ​​в роботі "Походження Видів", в 1859 році. Безліч областей наукового знання багатьом зобов'язана революції, викликаної теорією еволюції та розвитку. Але Дарвін, подібно багатьом сучасникам, що передбачає, що в основі розвитку лежить природний відбір, не міг не помилятися. Наприклад, він не зміг показати механізм успадкування, при якому підтримується мінливість. Однак Дарвін виявив головний механізм розвитку: відбір у з'єднанні з мінливістю. Під багатьох випадках, специфічні особливості розвитку через мінливість і відбір все ще не безперечні, однак, основні механізми пояснюють неймовірно широкий спектр явищ, що спостерігаються в Природі. Тому не дивно, що вчені, які займаються комп'ютерними дослідженнями, в пошуках натхнення звернулися до теорії еволюції. Можливість того, що обчислювальна система, наділена простими механізмами мінливості і відбору, могла б функціонувати за аналогією з законами еволюції в природних системах, була дуже привабливою. Ця надія є причиною появи ряду обчислювальних систем, побудованих на принципах природного відбору.
Отже, в природі постійно відбувається процес вирішення завдань оптимізації. Задачі оптимізації - найбільш поширений і важливий для практики клас задач. Їх доводиться вирішувати кожному з нас або в побуті, розподіляючи свій час між різними справами, або на роботі, домагаючись максимальної швидкості роботи програми або максимальної прибутковості компанію - залежно від посади. p> Завдяки відкриттів останніх ста років сучасній науці відомі всі основні механізми еволюції, пов'язані з генетичним успадкуванням. Ці механізми досить прості по своїй ідеї, але дотепні (якщо до природи застосовно це слово) і ефективні. Дивно, але просте моделювання еволюційного процесу на комп'ютері дозволяє отримати рішення багатьох практичних завдань. Такі моделі отримали назву "генетичні алгоритми" і вже широко застосовуються в різних областях. p> У процесі вивчення різних підходів до вирішення завдань оптимізації нами висувається гіпотеза що, рішення задач оптимізації можливо за допомогою генетичних алгоритмів.
Об'єктом вивчення даної курсової роботи є генетичні алгоритми.
Предмет вивчення - застосування генетичних алгоритмів для знаходження рішення оптимізаційної задачі.
Методи дослідження:
o збір і аналіз літературних джерел з даної теми;
o вивчення особливостей створення та використання генетичних алгоритмів;
o моделювання роботи генетичного алгоритму на комп'ютері застосовно до знаходження рішення задачі оптимізації.
Метою даної курсової роботи є розробка електронного посібника, в якому поетапно описується рішення задачі про знаходження найкоротшого маршруту в існуючій системі доріг. p> Завдання:
1. проаналізувати можливості генетичних алгоритмів;
2. вивчити особливості генетичних алгоритмів;
3. створення електронного посібника з основ генетичних алгоритмів;
ГЛАВА 1: генетичні алгоритми
1.1. Природний відбір в природі
"XIX столітті Чарльз Дарвін здійснив кругосвітнє плавання, збираючи інформацію для теорії еволюції на основі природного відбору, при якому виживає найсильніший. Чи міг він припускати, що сто років по тому математики будуть використовувати цю теорію для вирішення завдання про оптимальний маршруті кругосвітньої подорожі із зупинками на багатьох м...
