Создан заказ №4240659
6 октября 2019
Генетический алгоритм
Как заказчик описал требования к работе:
1.Файл
2.Вам необходимо прежде всего ознакомиться с методом сжатия, который там изложен, и разобраться в нем. Более подробно , с примерами, метод изложен в статье [13]. Ваша задача реализовать этот метод , используя генетический алгоритм (ГА), создать соответствующую программу и получить некоторый с
татистический материал для оценки. Один из возможных вариантов ГА, точнее, некоторый набросок такого ГА, приведен во вложении . Вы можете разработать свой ГА и апробировать его на примерах различных СЛАУ.
3.После все должно быть оформлено: Оглавление,введения,основная часть,заключение,список литературы.
Вся работа на стр. 80-85. АНТИПЛАГИАТ 80
подробнее
Фрагмент выполненной работы:
Введение
Разработка методов сжатия данных различных типов относится к числу актуальных и активно исследуемых проблем. Причина интереса к этим проблемам состоит в важности их практических приложений. Этот интерес значительно возрос, особенно начиная со второй половины прошлого столетия, в связи с бурным совершенствованием компьютерной техники, средств аудио- и видеозаписи и других передовых технологий. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Из-за стремительного роста объемов информации, необходимой для хранения и обработки, в наши дни востребованность эффективных способов сжатия данных многократно возрастает. Проблемам сжатия данных посвящено большое количество публикаций, обзор которых лежит за рамками нашей статьи. Тем не менее укажем две известные монографии по этой тематике, в которых отражено современное состояние проблемы.
Как известно, сжатие данных представляет собой такое преобразование, которое уменьшает занимаемый ими объем. Сжатие основано на устранении избыточности, содержащейся в исходных данных.
Известно, что все методы сжатия данных делятся на два основных класса – сжатие без потерь и сжатие с потерями. Для некоторых типов данных при их восстановлении любые искажения в принципе не допустимы. Примером могут служить компьютерные программы и их исходные тексты.
В некоторых случаях требование восстановления информации без потери не является обязательным. Так, при тестовом контроле и диагностировании цифровых устройств (ЦУ) важно, чтобы сжатая реакция ЦУ на тест отличалась от сжатой реакции исправного ЦУ при контроле, а при диагностировании, кроме того, сохранялось различие между реакциями на тест любых двух неисправных ЦУ. При этом возможность восстановления истинной реакции ЦУ не имеет принципиального значения.
Методы основаны на различных принципах. В них, в частности, используется либо предварительная обработка массивов тестовой информации, либо применение масок (шаблонов) для устранения в них избыточности, либо сжатие с помощью хеш-функций, либо различные эволюционные методы и т.п.
В предлагаемой статье рассматривается возможность сжатия диагностической информации непосредственно в процессе тестирования ЦУ с использованием специально синтезируемой комбинационной схемы (КС), ориентированной на заданный тест. Этот способ сжатия особенно целесообразен в ситуации, когда конструктивные особенности диагностической аппаратуры, применяемой для тестирования, имеют жесткие ограничения на число входных узлов. В этом случае использование КС позволяет свести количество таких узлов к минимуму.
Заметим, что предложенный нами метод сжатия применим и для предварительной обработки массива диагностической информации с целью устранения в нем избыточности.
Задачи оптимизации — одни из самых встречающихся (если не самые встречающиеся) задач. Некоторые из них легко решаются простыми математическими методами, но для других приходится применять особые методы и алгоритмы. К их числу относятся и генетические алгоритмы. Генетический алгоритм — это простая модель эволюции в природе, реализованная в виде компьютерной программы. В нем используются как аналог механизма генетического наследования, так и аналог естественного отбора. Задача курсовой работы состоит в изучении генетических алгоритмов и рассмотрении основных принципов решения задач с их помощью. Так же реализовать решение задачи с использованием генетического алгоритма.
Генетический алгоритм — это алгоритм, который позволяет найти удовлетворительное решение к аналитически неразрешимым или сложно решаемым проблемам через последовательный подбор и комбинирование искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюциюПосмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
500 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик воспользовался гарантией, чтобы исполнитель повысил уникальность работы
9 октября 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Генетический алгоритм.docx
2019-10-12 16:15
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Автор работает быстро, отвечает ежедневно, все объясняет, корректировки вносит без проблем. Рекомендую.
Хочешь такую же работу?
300 ₽
