Учебная работа № /7578. «Контрольная Алгоритмы. 3 задания

Выдержка из похожей работы

ru/

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

Решение задачи оптимизации методом генетического алгоритма

Введение

алгоритм переменная кроссинговер

В процессе выполнения данной контрольной работе была написана программа Matlab, основной задачей которой является проведение условной минимизации заданной функции нескольких переменных на основе применения генетического алгоритма (ГА), Генетический алгоритм был реализован по уравнениям и данным, заданным согласно варианту, Также была реализована настройка ГА встроенной функцией gaoptimset, Результат был сравнен с результатом написанной программы, Также были проведены исследования работы ГА с необходимыми графическими иллюстрациями в соответствии с вариантом,

1, Постановка задачи

Цель работы,

Научиться реализовывать условную минимизацию заданной функции нескольких переменных на основе применения генетического алгоритма (ГА) в среде Matlab, научиться реализовывать алгоритм, не используя окно тулбокса, настраивать ГА встроенной функцией MATLAB gaoptimset и исследовать работу ГА, реализуя различные графики, диаграммы, таблицы,

Задание на контрольную работу,

1) Провести условную минимизацию заданной функции нескольких переменных на основе применения генетического алгоритма (ГА), программно реализованного в Matlab (использовать только стандартную функцию),

2) Составить программу решения задачи в Matlab в виде m-файла, не используя окно тулбокса,

3) Для настройки ГА использовать функцию gaoptimset, Все задаваемые опции прописать в разработанной программе явным образом,

4) Провести исследования работы ГА с необходимыми графическими иллюстрациями в соответствии с вариантом,

Индивидуальное задание,

Вариант №24,

5) Дана следующая функция:

1) Построить график заданной функции при n = 2, Определить визуально, имеет ли данная функция глобальный минимум,

2) Провести оптимизацию заданной функции в Matlab (с помощью генетического алгоритма): найти глобальный минимум,

3) Для решения задачи составить программу в среде Matlab (m-файл),

4) Результат определить как среднее по 20 решениям,

5) В отчете отразить ход решения задачи:

— представить график средних и наилучших по поколениям значений целевой функции;

— провести исследование зависимости решения от вида функции отбора родителей для кроссинговера и мутации потомков,

2, Теоретические сведения

2,1 Понятие генетического алгоритма

Генетические алгоритмы — это адаптивные методы поиска, которые в последнее время используются для решения задач оптимизации, В них используются как аналог механизма генетического наследования, так и аналог естественного отбора, При этом сохраняется биологическая терминология в упрощенном виде и основные понятия линейной алгебры, Основной идеей генетических алгоритмов является организация «борьбы за существование» и «естественного отбора» среди этих пробных решений,

Рассмотрим принципы работы генетических алгоритмов на максимально простом примере, Пусть требуется найти глобальный минимум функции на отрезке [0; 7], На этом отрезке функция принимает минимальное значение в точке x = 1″