univer-7th-semester/genetic-algorithms
Code Actions Releases 7

Контрольный вопрос и заключение

Browse Source
This commit is contained in:
Артём Тищенко
2025-10-09 11:40:51 +03:00
parent 1e9e52341a
commit b7f2234bff
1 changed files with 9 additions and 8 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

17
lab2/report/report.tex
View File

@@ -153,7 +153,7 @@
\item Рассмотреть способы выполнения операторов репродукции, \item Рассмотреть способы выполнения операторов репродукции,
кроссинговера и мутации; кроссинговера и мутации;
\item Выполнить индивидуальное задание на любом языке высокого \item Выполнить индивидуальное задание на любом языке высокого
уровня с необходимыми комментариями и выводами уровня
\end{itemize} \end{itemize}
\textbf{Индивидуальное задание вариант 18:} \textbf{Индивидуальное задание вариант 18:}
@@ -577,22 +577,23 @@
\newpage \newpage
\section{Ответ на контрольный вопрос} \section{Ответ на контрольный вопрос}
\textbf{Вопрос}: Какую роль в ГА играет оператор репродукции (ОР)? \textbf{Вопрос}: Опишите понятие «оптимизационная задача».
\textbf{Ответ}: Оператор репродукции (ОР) в ГА играет роль селекции. Он выбирает наиболее приспособленных особей для дальнейшего участия в скрещивании и мутации. Это позволяет сохранить наиболее приспособленные особи и постепенно улучшить популяцию. \textbf{Ответ}: Оптимизационная задача — это математическая задача, в которой требуется найти такие значения переменных, при которых некоторая функция, называемая целевой, принимает наибольшее или наименьшее значение. При этом искомые значения должны удовлетворять определённым условиям или ограничениям, задающим допустимую область решений. Цель оптимизации заключается в выборе наилучшего варианта среди множества возможных с точки зрения заданного критерия эффективности.
Такие задачи широко применяются в науке, технике, экономике и управлении для рационального распределения ресурсов, минимизации затрат или максимизации прибыли. В зависимости от формы целевой функции и ограничений оптимизационные задачи могут быть линейными, нелинейными, дискретными или непрерывными. Их решение позволяет принимать обоснованные решения и повышать эффективность различных процессов и систем.
\newpage \newpage
\section*{Заключение} \section*{Заключение}
\addcontentsline{toc}{section}{Заключение} \addcontentsline{toc}{section}{Заключение}
В ходе второй лабораторной работы: В ходе второй лабораторной работы была успешно решена задача оптимизации функции Axis parallel hyper-ellipsoid function с использованием генетических алгоритмов:
\begin{enumerate} \begin{enumerate}
\item Был изучен теоретический материал, основная терминология ГА, генетические операторы, \item Изучен теоретический материал о real-coded генетических алгоритмах и различных операторах кроссинговера и мутации;
использующиеся в простых ГА; \item Создана программная библиотека на языке Python с реализацией арифметического и геометрического кроссоверов, случайной мутации и селекции методом рулетки;
\item Реализована программа на языке Python для нахождения минимума заданной функции; \item Проведено исследование влияния параметров ГА на эффективность поиска для популяций размером 10, 25, 50 и 100 особей;
\item Проведено исследование зависимости времени выполнения программы и поколения от мощности популяции и коэффициентов кроссинговера и мутации.
\end{enumerate} \end{enumerate}
\newpage \newpage