Методы повышения эффективности алгоритмов решения распределительных минимаксных задач в однородных системах

ВВЕДЕНИЕ
1. РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ ТЕОРИИ РАСПИСАНИЙ.
1.1. Краткая характеристика распределительных задач теории расписания.
1.1.1. Примеры возникновений и применения распределительных задач в различных
сферах человеческой деятельности
1.1.2. Распределительные задачи и теория расписаний
1.1.3. Класс статических распределительных задач.
1.1.4. Основные понятия теории решения распределительных задач.
1.1.5. Однородные распределительные задачи теории расписаний.
1.1.6. Характеристика сложности решения распределительных задач теории
расписаний .
1.2. Математическое описание однородной распределительной задачи
1.2.1. Теоретикомножественная формулировка однородной распределительной задачи. .
1.2.2. Критериальнооценочная составляющая однородной распределительной задачи
1.2.3. Оптимизационная составляющая однородной распределительной задочи
1.3. Методы решения однородных распределительных задач и их классификация.
1.3.1. Детерминировонные методы точного решения однородных распределительных
1.3.2. Анализ методов точного решения однородных распределительных задач.
1.3.3. Детерминированные методы приближнного решения однородных
распределительных задач
1.3.4. Анализ детерминированных методов приближнного решения однородных
распределительных задач
1.3.5. Эвристические методы приближнного решения однородных распределительных
задач .
1.3.6. Анализ эвристических методов приближнного решения однородных
распределительных задач
1.4. Эволюционногенетические алгоритмы приближенного решения однородных
распределительных задач.
1.4.1. Общий принцип работы эволюционногенетических алгоритмов
1.4.2. Представление данных в генах
1.4.3. Стратегии отбора
1.4.4. Стратегии формирования нового поколения.
1.4.5. Генетические операторы
1.5. Алгоритм Романовского точного решения однсгодных распределительных задач
1.5.1. Особенности и возможности алгоритма Романовского.
1.5.2. Ход работы алгоритма Романовского
1.6. Выводы ПО ПЕРВОЙ ГЛАВЕ
2. БИНАРНОДЕКОМПОЗИЦИОННЫЙ ПОДХОД К РЕШЕНИЮ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ ВЫСОКОЙ РАЗМЕРНОСТИ
2.1. ДЕКОМПОЗИЦИЯ КАК метод ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕШЕНИЯ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ ЗАДАЧИ
2.1.1. Блочная декомпозиция кок возможный подход к решению распределительных задач
2.1.2. Пример применения блочной декомпозиции к решению распределительной задачи
2.1.3. Второй пример решения распределительной задачи на основе алгоритма бинарной декомпозиции
2.2. Критерии оценки ресурсной и оптимизационной эффективностей методов решения
РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ.
2.2.1. Проблема эффективной оценки сравниваемых методов решения распределительных задач
2.2.2. Точностная оценка эффективности сравниваемых методов решения распределительных задач.
2.2.3. Ресурсная оценка эффективности сравниваемых методов решения распределительных задач.
2.3. Практическое применение блочнодекомпозиционного подхода к решению распределительных ЗАДАЧ
2.3.1. Алгоритм блочнодекомпозиционного решения распределительных задач
2.3.2. Вычислительный эксперимент бинарнодекомпозиционного решение распределительных задач на базе эволюционногенетического алгоритма.
2.4. Выводы по второй главе
3. СТРУКТУРНОПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ЭВОЛЮЦИОННОГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА .
3.1. Базовая модель эволюционногенетических алгоритмов
3.1.1. Математическая модель базового эволюционногенетического алгоритма.
3.1.2. Алгоритмическая реализация базового эволюционногенетического алгоритма
3.1.3. Пример использования базового эволюционногенетического алгоритма
3.2. МОДИФИКАЦИЯ стратегии формирования нового поколения в эволюционногенетических
АЛГОРИТМАХ .
3.2.1. гмчк улучшение формирования нового поколения о эволюционногенетическом алгоритме.
3.2.2. Пример использования модифицированного эволюционногенетического алгоритма .
3.2.3. Вычислительный эксперимент для сравнения эффективности модифицированного и базового эволюционногенетических алгоритмов.
3.3. Зависимость оптимизационной эффективности эволюционно гнетичгских алгоритмов от
РАЗМЕРНОСТИ ЗАДАЧИ И ПАРАМЕТРОВ АЛГОРИТМЛ.
3.3.1. Влияние количества устройств на оптимизационную эффективность эволюционногенетических алгоритмов
3.3.2. Исследование оптимизационной эффективности эволюционногенетических алгоритмов с использованием элитных особей.
3.3.3. Повышение оптимизационной эффективности эволюционногенетических алгоритмов с помощью бинарной декомпозициино
3.4. Выводы ПО ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ.
4. МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА РОМАНОВСКОГО С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРИБЛИЖЕННЫХ МЕТОДОВ
4.1. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ПОВЫШЕНИЕ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ АЛГОРИТМА РОМАНОВСКОГО УТОЧНЕНИЕМ ВЕРХНЕЙ
ГРАНИЦЫ
4.1.1. Модификация начального этапа алгоритма Романовского с использованием списочного алгоритма.
4.1.2. Пример использования традиционного прима вычисления верхней границы алгоритма Романовского.
4.1.3. Пример использования для вычисления верхней границы списочного алгоритма
4.1.4. Анализ роботы алгоритма Романовского и его списочной модификации по результатам примеров.
4.1.5. Сравнение эффективности работы алгоритмо Романовского и его списочной модификации по результатам вычислительного эксперимент
4.2. Разработка эффективных слособов выделения 2задачи алгоритма Романовского.
4.2.1. Способ использования метода двоичного деления для выделения гзадачи алгоритма Романовского
4.2.2. Пример использования метода двоичного деления для выделения гзадачи алгоритма Романовского
4.2.3. Способ использования методе линейного спуска для выделения гзадачи алгоритма Романовского ..
4.2.4. Пример использования метода линейного спуска для выделения гзадачи алгоритма Романовского.
4.2.5. Пример использования метода последовательного спуска для выделения гзадачи алгоритма Романовского
4.2.6. Сравнение и анализ примеров использования разных способов выделения задачи .
4.2.7. Вычислительный эксперимент для сравнения эффективности модификацией алгоритма Романовского с использованием разных способов выделения задачи.
4.3. Модификация начального этапа алгоритма Романовского с использованием эволюционногенетических ал горитмо в
4.3.1. Пример использовании эволюционногенетической модификации алгоритма Романовского
4.3.2. Вычислительный эксперимент по сравнению списочной и эволюционногенетической модификаций алгоритма Романовского
4.4. Выводы по четвертой главе
5. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ РЕШЕНИЯ ОДНОРОДНЫХ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ.1.
5.1. Структура программного обеспечения.
5.1.1. Задачи и функции программного обеспечения диссертационных исследований
5.1.2. Структурные составляющие программного обеспечения решения распределительных задач.
5.1.3. Функциональная структура программного обеспечения.
5.2. Объектноориентированная модель программного обеспечения.
5.2.1. Организация данных программного обеспечения.
5.2.2. Структура хранения данных программного обеспечения
5.3. Интерфейс программного обеспечения.
5.3.1. Основной оконный интерфейс
5.3.2. Компонент интерфейса программного обеспечения Меню
5.3.3. Компонент интерфейса программного обеспечения Панель инструментов
5.3.4. Компонент интерфейса программного обеспечения Эксперименты
5.3.5. Компонент интерфейса программного обеспечения Вкладки эксперимента
5.3.6. Компонент интерфейса программного обеспечения Статус
5.4. Выводы по пятой главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ