Модели и алгоритмы принятия решений на основе генетического поиска

ОГЛАВЛЕНИЕ
СПИСОК ТЕРМИНОВ И СОКРАЩЕНИЙ.
ВВЕДЕНИЕ.
Актуальность проблемы
Постановка задачи
ГЛАВА 1. Анализ генетических алгоритмов в контексте методов функциональной оптимизации
1.1. Методы функциональной оптимизации
1.1.1. Детерминированные методы
1.1.2. Вероятностные методы
1.2. Введение в генетические алгоритмы
1.2.1. История появления и развития ГА.
1.2.2. Описание генетического алгоритма
1.2.3. Классификация ГА
1.2.4. Символьная модель ГА
1.2.5. Работа классического ГА.
1.2.6. Теорема схем шим
1.3. Применимость ГА
1.4. Анализ идеи и принципов операторов ГА
1.5. Выводы.
ГЛАВА 2. Теоретическое исследование ГА
2.1. Обобщенная модель ГА.
2.2. Модели операторов ГА.
2.2.1. Операторы отбора и замещения.
2.2.2. Оператор скрещивания
2.2.3. Оператор мутации
2.3. Предложение по модификации оператора мутации.
2.4. Условная оптимизация на основе ГА
2.5. Многокритериальная оптимизация на основе ГА
2.6. Выводы
ГЛАВА 3. Разработка инструментария для исследования свойств ГА.
3.1. Разработка функциональной схемы.
3.2. Выбор программного средства.
3.3. Разработка структур данных и оценка емкостной сложности алгоритма.
3.4. Разработка методов задания целевой функции
3.5. Разработка алгоритма оптимизации, оценка вычислгггельной сложности
3.6. Разработка алгоритма кластеризации
3.7. Оценка быстродействия.
3.8. Системы поддержки принятия решений и ГА.
3.9. Выводы
ГЛАВА 4. Проведение численною эксперимента.
4.1. Технология постановки численною эксперимента
4.2. Планирование эксперимента.
4.3. Исследование направлений отимизации.
4.3.1. Оценка поиска на максимум ЦФ.
4.3.2. Оценка поиска на минимум ЦФ
4.3.3. Оценка приведения ЦФ к заданному значению
4.4. Оценка целочисленной оптимизации
4.5. Исследование условной оптимизации.
4.6. Исследование настраиваемых параметров ГА
4.6.1. Исследование различных стратегий отбора
4.6.2. Оценка влияния вероятности скрещивания
4.6.3. Оценка влияния вероятности мутации
4.7. Исследование эволюционирования при смене ЦФ
4.8. Исследование оптимизации разрывных функций.
4.9. Исследование работы ГА с модифицированным оператором мутации.
4 Многокритериальная оптимизация
4 Решение задачи коммивояжера.
41. Постановка задачи
42. Кодирование хромосом.
43. Разработка генетичсских операторов.
44. Результаты решения задач большой размерности.
45. Экспериментальная оценка вычислительной сложности алгоритма
4 Выводы.
ГЛАВА 5. Технологическое прогнозирование производства труб из сплава Э0 .
5.1. Актуальность задачи.
5.2. Пассивный эксперимент.
5.3. Сравнительный анализ регрессионного анализа на основе метода наименьших квадратов и ГА
5.4. Производство труб из сплава Э0 в России.
5.5. Исходные данные и прогнозные модели.
5.6. Анализ результатов
5.7. Выводы
ВЫВОДЫ.
Выводы по диссертации
Основные результаты
Направления дальнейшей работы
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ