Еволюційні алгоритми оптимізації та їх системне використання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorДжалаганія, Борис Ігорович
dc.date.accessioned2023-09-11T13:57:58Z
dc.date.available2023-09-11T13:57:58Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота: 113 с, 43 рис, 10 джерел Об’єктом дослідження є багатоекстремальних функцій. Предметом дослідження є дослідження традиційних та нових алгоритмів оптимізації. Мета кваліфікаційної бакалаврської роботи – визначення та дослідження алгоритмів оптимізації. Відповідно до поставленої мети були поставлені такі завдання:  Оглянути тестові багатокритеріальні функції для перевірки алгоритмів.  Оглянути класичні та нові алгоритми оптимізації.  Описати застосування алгоритмів.  Застосувати наведені алгоритми до тестових функцій.  Вивести результати роботи за допомогою графіків та таблиць.  Провести порівняння алгоритмів у висновках, та вказати на переваги еволюційних методів (генетичного та імунного).  Описати фінансову вартість продукту.  Навести візуалізацію алгоритмів за допомогою блок-схем, а також коди до програм, у додатках. Практичне значення отриманих результатів. За допомогою наведених еволюційних методів, можна знаходити мінімуми(наведено у роботі) та максимуми багато екстремальних нелінійних функцій. Дані алгоритми можна використовувати для оптимізації складних процесів. Рік виконання кваліфікаційної бакалаврської роботи 2022. Рік захисту 2022.uk
dc.description.abstractotherThesis: 113 pages, 43 figures, 10 sources. The object of research is multi-extreme functions. The subject of the research is the study of traditional and new optimization algorithms. The purpose of the qualifying bachelor thesis is to define and research optimization algorithms. In accordance with the set goal, the following tasks were set:  Explore test multi-criteria functions to verify algorithms.  Review classic and new optimization algorithms.  Describe the application of algorithms.  Apply the given algorithms to test functions.  Display work results using graphs and tables.  Compare algorithms in the conclusions, and point out the advantages of evolutionary methods (genetic and immune).  Describe the financial value of the product.  Visualize algorithms using flowcharts, as well as program codes, in applications. Practical significance of the obtained results. With the help of the given evolutionary methods, it is possible to find the minima (given in the paper) and maxima of multi-extremal nonlinear functions. These algorithms can be used to optimize complex processes. The year of performance of the qualifying bachelor's work is 2022. The year of defense is 2022.uk
dc.format.extent121 с.uk
dc.identifier.citationДжалаганія, Б. І. Еволюційні алгоритми оптимізації та їх системне використання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Джалаганія Борис Ігорович. – Київ, 2023. – 121 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60216
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectеволюційні алгоритми оптимізаціїuk
dc.subjectзнаходження мінімумуuk
dc.subjectбагатоекстремальнихuk
dc.subjectітераціяuk
dc.subjectevolutionary optimization algorithmsuk
dc.subjectminimum findinguk
dc.subjectmulti-extremaluk
dc.subjectiterationuk
dc.titleЕволюційні алгоритми оптимізації та їх системне використанняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Dzhalaganiya_bakalavr.pdf
Розмір:
2.62 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи