Создан заказ №3770531
23 марта 2019
Тема - Математические методы решения оптимизационных задач экономики и социологии труда.
Как заказчик описал требования к работе:
Тема - Математические методы решения оптимизационных задач экономики и социологии труда. Язык программирования - предпочтительно MATLAB. Цель работы - показать возможность генетических алгоритмов решать оптимизационные задачи экономики и социологии труда, а также их преимущество в скорости, если м
етоды линейного программирования и перебора решают задачу недостаточно быстро. Задача 1 - запрограммировать решение транспортной задачи генетическим алгоритмом. Транспортная задача должна быть открытой. Показать что генетический алгоритм в принципе решает задачу успешно, с результатом близким к результату получаемому классическим методом (при этом использовать небольшую размерность задачи, порядка 10 поставщиков/потребителей). Под классическим методом подразумевается приведение к задаче линейного программирования, и решение её функцией linprog в матлабе. Транспортная задача - https://ru.wikipedia.org/wiki/Транспортная_задача Задача 2 - запрограммировать решение задачи коммивояжера а) перебором б) при помощи генетического алгоритма Продемонстрировать скоростное превосходство генетического алгоритма (количество пунктов должно быть таким, чтобы это превосходство было явно видно) Исходные данные для демонстрации работы обеих задач нужно брать приближенными к реальности, например в пределах города-области. Нужно будет построить графики: по X - время, по Y - значение целевой функции. Последняя итерация генетического алгоритма должна определяться разницей между значением целевой функции на последней итерации и предыдущих. В работе должна присутствовать некрупная теоретическая база, сравнение между собой 2-ух решений транспортной задачи, и сравнение 2-ух решений задачи коммивояжера, с выводами. Для транспортной задачи требуется сравнить значения неизвестных и целевой функции в решении через linprog, с решением полученным с помощью генетического алгоритма. И сделать вывод - генетический алгоритм пригоден для решения оптимизационных задач, что выяснено на примере транспортной задачи. Для задачи коммивояжера нужно сравнить время потраченное на решение перебором и время потраченное на решение генетическим алгоритмом. Вывод - генетический алгоритм не только пригоден, но и решает данную задачу быстрее, чем классический метод перебора, что в свою очередь говорит, что при увеличении числа переменных целевой функции, ряд оптимизационных задач решается быстрее, при допустимости фактора приближенного, а не точного решения
подробнее
Заказчик
заплатил
заплатил
3000 ₽
Заказчик оплатил в рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик воспользовался гарантией, чтобы исполнитель повысил уникальность работы
30 марта 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Тема - Математические методы решения оптимизационных задач экономики и социологии труда..docx
2020-04-28 18:51
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.5
Положительно
Доволен работой автора, выполнил заказ раньше срока. Хорошее качество, быстрое выполнение!)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
