Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Карпенко, А. П.
Учебное пособие посвящено, преимущественно, рассмотрению современных
стохастических популяционных алгоритмов решения однокритериальной
задачи оптимизации. Рассмотрены методы повьШiения эффективности
этих алгоритмов путем их гибридизации и метаоптимизации. Наряду с однокритериальной
рассматривается задача многокритериальной оптимизации и
популяционные алгоритмы ее решения. Представлены методы распарашiеливания
указанных алгоритмов. Содержит большое число примеров решения
тестовых и практически значимых задач опгимизации.
Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению
230100 «Информатика и вычислительная техника». Может быть полезно
для всех студентов, изучающих курс «Методы оптимизации» и близкие по
тематике курсы. Материал пособия представляет интерес также для аспирантов
и специалистов, использующих в своей работе методы, алгоритмы и программы
оптимизации.
стохастических популяционных алгоритмов решения однокритериальной
задачи оптимизации. Рассмотрены методы повьШiения эффективности
этих алгоритмов путем их гибридизации и метаоптимизации. Наряду с однокритериальной
рассматривается задача многокритериальной оптимизации и
популяционные алгоритмы ее решения. Представлены методы распарашiеливания
указанных алгоритмов. Содержит большое число примеров решения
тестовых и практически значимых задач опгимизации.
Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению
230100 «Информатика и вычислительная техника». Может быть полезно
для всех студентов, изучающих курс «Методы оптимизации» и близкие по
тематике курсы. Материал пособия представляет интерес также для аспирантов
и специалистов, использующих в своей работе методы, алгоритмы и программы
оптимизации.
سال:
2017
ناشر کتب:
Издательство МГГУ им. Н. Э. Баумана
زبان:
russian
ISBN 10:
570384634X
ISBN 13:
9785703846346
فائل:
PDF, 16.00 MB
IPFS:
,
russian, 2017