Проведение анализа статистических сведений о результатах применения модифицированного бинарного алгоритма летучих мышей при решении динамических задач дискретной оптимизации для выявления особенностей его применения и уточнения правил настройки.
При низкой оригинальности работы "Системный анализ решения задачи дискретной оптимизации на основе модифицированного бинарного алгоритма летучих мышей", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Системный анализ решения задачи дискретной оптимизации на основе модифицированного бинарного алгоритма летучих мышей Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И.Целью представленной работы является проведение системного анализа статистических сведений о результатах применения модифицированного бинарного алгоритма летучих мышей при решении динамических задач дискретной оптимизации для выявления особенностей его применения и уточнения правил настройки. В статье выполнено обоснование широкого применения алгоритмов агентных метаэвристик в решении оптимизационных задач. Для ее решения обоснованно выбран и модифицирован бинарный алгоритм летучих мышей, который позволил успешно решить указанную задачу.Абстрагируясь от деталей, будем считать, что переменными являются усредненные значения собственной скорости космического аппарата на интервале t и скорости, полученной дополнительно в начале этого периода. Логично предположить, что эти параметры неотрицательны (скорость должна быть достаточно велика, чтобы не возымел эффект падения космического аппарата на одну из планет). Ради простоты будем считать, что в начале межпланетного перелета собственная скорость задана положительной константой из интервала , а первый импульс дополнительной скорости можно получить, только начиная с маневра около планеты p1 (т.е. в начале 2-го периода). Скорость в начале периода t получается, очевидно, из скорости предыдущего периода прибавлением дополнительно полученной скорости в t-м периоде, а также вычитанием издержек снижения скорости в этом периоде. Эксперименты проводились на множестве планет с n = 83 в системе 2D (с целью облегчения анализа получаемых результатов) при равном удалении планет друг от друга и использовании цветовой нотации для отображения количественных характеристик в отношении возможно-получаемой дополнительной скорости от эффекта пращи (в условных единицах) для каждой из планет (рис.1): фиолетовая - дополнительная скорость = 1; зеленая - от 1 до 5; желтая - от 5 до 10; красная - от 10 и более.В результате проведения трех серий описанных экспериментов и анализа полученных результатов был сформирован перечень конкретных рекомендаций по повышению эффективности бинарного алгоритма летучих мышей для решения динамических задач дискретной оптимизации. Для получения лучших результатов вычислений количество итераций алгоритма должно соответствовать размерности пространства поиска.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
