Книжная полка Сохранить
Размер шрифта:
А
А
А
|  Шрифт:
Arial
Times
|  Интервал:
Стандартный
Средний
Большой
|  Цвет сайта:
Ц
Ц
Ц
Ц
Ц
Впервые на сайте?
Регистрация Вход

Мы в социальных сетях
Каталог Каталог
Данная публикация изъята из фонда.  Перейти к актуальной версии.
Ознакомиться

Метаэвристические алгоритмы поиска оптимального программного управления

Покупка
Основная коллекция
Тематика: Программирование и алгоритмизация
Издательство: НИЦ ИНФРА-М
Авторы: Пантелеев Андрей Владимирович, Скавинская Дарья Вадимовна, Алёшина Екатерина Александровна
Год издания: 2016
Кол-во страниц: 396
Дополнительно
Вид издания: Монография
Уровень образования: Дополнительное профессиональное образование
ISBN: 978-5-16-011841-3
ISBN-онлайн: 978-5-16-104298-4
Артикул: 312000.01.98
К покупке доступен более свежий выпуск Перейти
Как еще получить доступ?
Студенту или преподавателю
Отправьте заявку на получение ключа доступа в библиотеку Вашего учебного заведения
Представителю организации
Отправьте заявку на подключение к Znanium по договору
  • Аннотация
  • Оглавление
  • Коллекции
  • Классификаторы
  • Аффилиация
  • Выпуски издания
  • Бибзапись
  • Фрагменты
В книге описано применение современных методов поиска условного глобального экстремума: эволюционных методов; методов «роевого» интеллекта; методов, имитирующих физические процессы; мультистартовых методов в задачах нахождения оптимального программного управления нелинейными детерминированными динамическими системами. В каждом разделе приведены постановка задачи, стратегия поиска, детальный алгоритм решения, результаты решения модельных примеров и прикладных задач. Для студентов и аспирантов технических вузов и университетов, а также инженеров, интересующихся проблемами глобальной оптимизации и теории управления.
  ВВЕДЕНИЕ
3
  Глава 1. ПОСТАНОВКИ ЗАДАЧ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНОГО ПРОГРАММНОГО УПРАВЛЕНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫМИ СИСТЕМАМИ
15
  1.1. Задача нахождения оптимального программного управления дискретными системами
15
  1.2. Задача нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
16
  1.3. Задача нахождения оптимального программного управления непрерывными системами с постоянным запаздыванием
17
  Глава 2. ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ
19
  2.1. Генетический алгоритм с бинарным кодированием
19
  2.1.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
19
  2.1.2. Применение генетического алгоритма с бинарным кодированием в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
27
  2.1.3. Применение генетического алгоритма с бинарным кодированием в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
30
  2.2. Генетический алгоритм с вещественным кодированием
33
  2.2.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
33
  2.2.2. Применение генетического алгоритма с вещественным кодированием в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
35
  2.2.3. Применение генетического алгоритма с вещественным кодированием в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
38
  2.3. Примеры применения генетических алгоритмов
41
  2.3.1. Модельные примеры
41
  2.3.2. Задачи оптимального управления химическими процессами
47
  2.3.3. Задачи оптимального управления летательным аппаратом
53
  2.3.4. Рекомендации по выбору параметров алгоритмов
63
  Глава 3. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ, ИМИТИРУЮЩИХ ИММУННЫЕ СИСТЕМЫ ОРГАНИЗМОВ
65
  3.1. Метод искусственных иммунных систем
65
  3.1.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
65
  3.1.2. Применение метода искусственных иммунных систем в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
67
  3.1.3. Применение метода искусственных иммунных систем в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
71
  3.2. Расширенный метод искусственных иммунных систем
73
  3.2.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
73
  3.2.2. Применение расширенного метода искусственных иммунных систем в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
75
  3.2.3. Применение расширенного метода искусственных иммунных систем в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
81
  3.3. Примеры применения методов, имитирующих иммунные системы организмов
83
  3.3.1. Модельные примеры
83
  3.3.2. Задачи оптимального управления химическими процессами
87
  3.3.3. Задачи оптимального управления летательным аппаратом
97
  3.3.4. Рекомендации по выбору параметров алгоритмов
99
  Глава 4. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА РАССЕИВАНИЯ
101
  4.1. Метод рассеивания
101
  4.1.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
101
  4.1.2. Применение метода рассеивания в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
105
  4.1.3. Применение метода рассеивания в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
111
  4.2. Примеры применения метода рассеивания
113
  4.2.1. Модельные примеры
113
  4.2.2. Задачи оптимального управления химическими процессами
120
  4.2.3. Рекомендации по выбору параметров метода
123
  Глава 5. ПРИМЕНЕНИЕ ЭВОЛЮЦИОННОЙ СТРАТЕГИИ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ КОВАРИАЦИОННОЙ МАТРИЦЫ
126
  5.1. Эволюционная стратегия преобразования ковариационной матрицы
126
  5.1.1. Описание стратегия поиска глобального экстремума
126
  5.1.2. Применение эволюционной стратегии преобразования ковариационной матрицы в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
128
  5.1.3. Применение эволюционной стратегии преобразования ковариационной матрицы в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
130
  5.2. Модифицированная эволюционная стратегия преобразования ковариационной матрицы
132
  5.2.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
132
  5.2.2. Применение модифицированной эволюционной стратегии преобразования ковариационной матрицы в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
133
  5.2.3. Применение модифицированной эволюционной стратегии преобразования ковариационной матрицы в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
136
  5.3. Примеры применения эволюционных стратегий преобразования ковариационной матрицы
138
  5.3.1. Модельные примеры
138
  5.3.2. Задачи оптимального управления химическими процессами
143
  Глава 6. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ДИНАМИЧЕСКИХ СЕТОК
146
  6.1. Метод динамических сеток
146
  6.1.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
146
  6.1.2. Применение метода динамических сеток в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
148
  6.1.3. Применение метода динамических сеток в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
154
  6.2. Примеры применения метода динамических сеток
157
  6.2.1. Модельные примеры
157
  6.2.2. Задачи оптимального управления химическими процессами
162
  6.2.3. Рекомендации по выбору параметров метода
167
  Глава 7. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ЭВОЛЮЦИИ
169
  7.1. Методы дифференциальной эволюции
169
  7.1.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
169
  7.1.2. Применение методов дифференциальной эволюции в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
171
  7.1.3. Применение методов дифференциальной эволюции в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
178
  7.2. Примеры применения методов дифференциальной эволюции
181
  7.2.1. Модельные примеры
181
  7.2.2. Задачи оптимального управления химическими процессами
187
  Глава 8. ПРИМЕНЕНИЕ ГИБРИДНОГО МЕМЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА
195
  8.1. Гибридный меметический алгоритм
195
  8.1.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
195
  8.1.2. Применение гибридного меметического алгоритма в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
198
  8.1.3. Применение гибридного меметического алгоритма в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
202
  8.2. Примеры применения гибридного меметического алгоритма
203
  8.2.1. Модельные примеры
203
  8.2.2. Задачи оптимального управления химическими процессами
211
  8.2.3. Задачи оптимального управления летательным аппаратом
213
  8.2.4. Рекомендации по выбору параметров метода
216
  Глава 9. ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНОГО МЕТОДА ИМИТАЦИИ ОТЖИГА
218
  9.1. Адаптивный метод имитации отжига
218
  9.1.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
218
  9.1.2. Применение адаптивного метода имитации отжига в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
220
  9.1.3. Применение адаптивного метода имитации отжига в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
224
  9.2. Примеры применения адаптивного метода имитации отжига
227
  9.2.1. Модельные примеры
227
  9.2.2. Задачи оптимального управления химическими процессами
232
  Глава 10. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА СЛУЧАЙНОГО ПОИСКА С ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОЙ РЕДУКЦИЕЙ ОБЛАСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ
238
  10.1. Метод случайного поиска с последовательной редукцией области исследования
238
  10.1.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
238
  10.1.2. Применение метода случайного поиска с последовательной редукцией области исследования в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
239
  10.1.3. Применение метода случайного поиска с последовательной редукцией области исследования в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
241
  10.2. Примеры применения метода случайного поиска с последовательной редукцией области исследования
244
  10.2.1. Модельные примеры
244
  10.2.2. Задачи оптимального управления химическими процессами
252
  Глава 11. ПРИМЕНЕНИЕ ЖАДНОГО АДАПТИВНОГО МЕТОДА СЛУЧАЙНОГО ПОИСКА
254
  11.1. Жадный адаптивный метод случайного поиска
254
  11.1.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
254
  11.1.2. Применение жадного адаптивного метода случайного поиска в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
257
  11.1.3. Применение жадного адаптивного метода случайного поиска в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
258
  11.2. Примеры применения жадного адаптивного метода случайного поиска
260
  11.2.1. Модельные примеры
260
  11.2.2. Задачи оптимального управления химическими процессами
264
  Глава 12. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА НАПРАВЛЕННОГО ТАБУ-ПОИСКА
268
  12.1. Метод направленного табу-поиска
268
  12.1.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
268
  12.1.2. Применение метода направленного табу-поиска в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
276
  12.1.3. Применение метода направленного табу-поиска в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
277
  12.2. Примеры применения метода направленного табу-поиска
278
  12.2.1. Модельные примеры
278
  12.2.2. Задачи оптимального управления химическими процессами
281
  Глава 13. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ «РОЕВОГО» ИНТЕЛЛЕКТА
283
  13.1. Метод частиц в стае
283
  13.1.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
283
  13.1.2. Рекомендации по выбору параметров метода
287
  13.2. Метод муравьиных колоний
289
  13.2.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
289
  13.2.2. Рекомендации по выбору параметров метода
294
  13.3. Метод гравитационной кинематики
295
  13.3.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
295
  13.3.2. Рекомендации по выбору параметров метода
303
  13.4. Метод имитации поведения бактерий
304
  13.4.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
304
  13.4.2. Рекомендации по выбору параметров метода
311
  13.5. Метод роя пчел
313
  13.5.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
313
  13.5.2. Рекомендации по выбору параметров метода
316
  13.6. Метод искусственной пчелиной колонии
317
  13.6.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
317
  13.6.2. Рекомендации по выбору параметров метода
321
  13.7. Метод поиска гармонии
321
  13.7.1. Описание стратегии поиска глобального экстремума
321
  13.7.2. Рекомендации по выбору параметров метода
324
  13.8. Применение методов «роевого» интеллекта в задаче нахождения оптимального программного управления дискретными системами
325
  13.9. Применение методов «роевого» интеллекта в задаче нахождения оптимального программного управления непрерывными системами
337
  13.10. Особенности применения методов «роевого» интеллекта в задачах нахождения оптимального программного управления детерминированными системами
339
  13.11. Примеры применения методов «роевого» интеллекта
347
  13.11.1. Модельные примеры
347
  13.11.2. Задачи оптимального управления химическими процессами
364
  13.11.3. Задачи оптимального управления летательным аппаратом
367
  БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
378
Тематика:
ББК:
УДК:
ГРНТИ:
Пантелеев Андрей Владимирович Скавинская Дарья Вадимовна Алёшина Екатерина Александровна
Пантелеев, А. В. Метаэвристические алгоритмы поиска оптимального программного управления: Монография / Пантелеев А.В., Скавинская Д.В., Алёшина Е.А. - Москва :НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 396 с. (Научная мысль) ISBN 978-5-16-011841-3. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/544254 (дата обращения: 23.04.2024)
Скопировать запись
Метаэвристические алгоритмы поиска оптимального программного управления, 2024, 312000.04.01 Метаэвристические алгоритмы поиска оптимального программного управления, 2020, 312000.03.01
Экспорт списка
Excel
RUSMARC .iso
win-1251
UTF-8
RUSMARC .txt
win-1251
UTF-8
IRBIS .txt
win-1251
UTF-8
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов. Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в ридер.
К покупке доступен более свежий выпуск Перейти
Как еще получить доступ?
Студенту или преподавателю
Отправьте заявку на получение ключа доступа в библиотеку Вашего учебного заведения
Представителю организации
Отправьте заявку на подключение к Znanium по договору