Использование эволюционных принципов для поиска оптимального решения. Разработка математической модели, основанной на генетическом алгоритме. Разработка структуры хромосомы, в которой будет храниться решение. Оптимизация многопараметрических функций.
При низкой оригинальности работы "Использование генетических алгоритмов для оптимизации режимов электроэнергетических систем", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
В их основе лежит использование эволюционных принципов для поиска оптимального решения. Формально генетический алгоритм - это алгоритм, который позволяет найти удовлетворительное решение к аналитически неразрешимым проблемам через последовательный подбор и комбинирование искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию [1]. Генетические алгоритмы применяются для решения следующих задач: · Экстремальные задачи (нахождение точек минимума и минимума); Генетические алгоритмы это стохастические эвристические оптимизационные методы, основная идея которых взята из теории эволюционного развития видов. Первым шагом при разработке математической модели, основанной на генетическом алгоритме, является разработка структуры хромосомы, в которой будет храниться решение.В связи с этим представляет интерес разработка алгоритмов, сохраняющих преимущества описанных методов и свободных от указанного недостатка. К таким алгоритмам относятся генетические алгоритмы.
Вывод
В связи с этим представляет интерес разработка алгоритмов, сохраняющих преимущества описанных методов и свободных от указанного недостатка. К таким алгоритмам относятся генетические алгоритмы. Генетические алгоритмы являются универсальным методом оптимизации многопараметрических функций, что позволяет решать широкий спектр задач. Генетические алгоритмы имеют множество модификаций и сильно зависят от параметров. Зачастую небольшое изменение одного из них может привести к неожиданному улучшению результата. Следует помнить, что применение ГА полезно лишь в тех случаях, когда для данной задачи нет подходящего специального алгоритма решения.
Список литературы
1. Емельянов В. В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного моделирования. - М: Физматлит, 2003. - С. 432.
2. Гладков Л. А., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Генетические алгоритмы: Учебное пособие. - 2-е изд. - М: Физматлит, 2006. - С. 320.
3. Darrel Whitley "A Genetic Algorithm Tutorial", 1993.
Размещено на .ur
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
