Генетический алгоритм в Matlab

Скачать в pdf «Генетический алгоритм в Matlab»




Министерство образования и науки Российской Федерации Балтийский государственный технический университет «Военмех»


А.А. МАСЛОВ

ГЕНЕТИЧЕСКИМ АЛГОРИТМ В MATLAB

Учебное пособие


Санкт-Петербург


2014


УДК 004.896(075.8) М31

Маслов, А.А.


М31 Генетический алгоритм в Matlab: учебное пособие/ А.А. Маслов; Балт. гос. техн. ун-т. — СПб., 2014. — 122 с. ISBN 978-5-85546-816-8


Пособие содержит основные сведения, необходимые для освоения технологии применения генетического алгоритма для решения задач оптимизации, используя пакет Matlab. Излагаются технические детали назначения параметров алгоритма, позволяющих улучшить качество его работы. Приводятся примеры решения задач инженерного проектирования.


Предназначено для студентов, обучающихся по специализациям «Моделирование и информационные технологии проектирования ракетно-космических систем» и «Внешнее проектирование и эффективность авиационных и ракетных организационно-технических систем». Может быть полезно студентам, слушающим курсы «Системы искусственного интеллекта», «Нейросетевые технологии», «Технологии искусственного интеллекта», а также всем желающим самостоятельно ознакомиться с предметом изложения.

УДК 004.896(075.8)


Р е ц е н з е н т канд. техн. наук, проф. В.А. Евстафьев


Утверждено


редакционно-издательским советом университета


ISBN 978-5-85546-816-8


2014


ВВЕДЕНИЕ


Генетические алгоритмы появились в результате копирования естественных процессов, происходящих в природе. Эволюция и связанный с ней процесс естественного отбора приводят к тому, что выживают наиболее приспособленные экземпляры. Генетические алгоритмы моделируют эволюционные процессы в хромосомах. Реализованы механизмы селекции, репродукции и наследования, аналогичные природным. Проводится поиск «хороших» хромосом, с оценкой каждой хромосомы, характеризующей её приспособленность (пригодность). Селекция заключается в выборе наиболее пригодных хромосом для участия в репродукции — создании новых хромосом, формирующих поколение потомков. В этом процессе задействованы две операции: скрещивание и мутация.


Генетические алгоритмы применяются в системах искусственного интеллекта, в искусственных нейронных сетях и других предметных областях и отличаются от традиционных методов оптимизации:

Скачать в pdf «Генетический алгоритм в Matlab»