Бакалавр
Дипломные и курсовые на заказ

Заключение. 
Генетический алгоритм с оценкой временных рядов

РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Грант В. Эволюционный процесс: Критический обзор эволюционной теории / перевод с англ. М.: Мир, 1991. Шишкин М. А. Индивидуальное развитие и уроки эволюционизма / Онтогенез, 2006. — Т. 37. — С179−198. Yang S. Adaptive crossover in genetic algorithms using statistic mechanism. / Artificial Life VIII, Standish, Abbass, Bedau (eds)(MIT Press), 2002. Goldberg D.E., Sastry K. A Practical Schema… Читать ещё >

Заключение. Генетический алгоритм с оценкой временных рядов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

На основе проведенного эксперимента можно сделать вывод о практической применимости разработанного алгоритма в оптимизационных и поисковых задачах, требующих большой точности вычислений. Дальнейшее направление работы связано с организацией гибридной структуры ГА, составной частью которой должен быть алгоритм с оценкой и предсказанием временных рядов.

ЛИТЕРАТУРА

генетический алгоритм временный ряд.

  • 1. Holland J.H. Adaptation in natural and artificial systems / The University of Michigan Press, 1975.
  • 2. Back T. The interaction of mutation rate, selection, and self-adaptation within genetic algorithm / Parallel problem solving from nature 2, Elsevier Science Publishers, Amsterdam, 1992.
  • 3. Herrera F., Lozano M. Adaptation of genetic algorithm parameters based on fuzzy logic controllers.
  • 4. Herrera F., Lozano M., Verdegay J.L. Tackling Real-Coded Genetic Algorithms: Operators and Tools for Behavioural Analysis, 1996 / Department of Computer Science and Artifcial Intelligence University of Granada, Spain.
  • 5. Goldberg D.E., Sastry K. A Practical Schema Theorem for Genetic Algorithm Design and Tuning / Illinois Genetic Algorithms Laboratory, 2001.
  • 6. Spears W.M. Adapting crossover in a genetic algorithm.
  • 7. Gorlov I.P., Ladygina T.Yu., Serov O.L., Borodin P.M. // Heredity, 1991.-V.66. -P.453−458.
  • 8. J.E. Baker. An analysis of the effects of selection in genetic algorithms / Doctoral dissertation, University of Vanderbilt, 1985
  • 9. Mahfoud S.W. Niching methods for genetic algorithms / IlliGAL Report No. 95 001, 1995
  • 10. Yang S. Adaptive crossover in genetic algorithms using statistic mechanism. / Artificial Life VIII, Standish, Abbass, Bedau (eds)(MIT Press), 2002.
  • 11. Ярушкина Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем / Учебное пособие. -М.: Финансы и статистика, 2004.
  • 12. Грант В. Эволюционный процесс: Критический обзор эволюционной теории / перевод с англ. М.: Мир, 1991.
  • 13. Шмальгаузен И. И. Избранные труды. Организм как целое в индивидуальном и историческом развитии. — М.: Наука, 1982. -С.348−372.
  • 14. Шишкин М. А. Индивидуальное развитие и уроки эволюционизма / Онтогенез, 2006. — Т. 37. — С179−198.
Показать весь текст
Заполнить форму текущей работой