Справка
x
STUDENT'S CONSULTANT
Электронная библиотека технического вуза
Все издания
Login/Registration
Во весь экран / Свернуть
ru
Accessibility
General Catalogue
Все издания
Menu
Искать в книге
К результату поиска
Advanced search
Bookmarks
Homepage
Login/Registration
Во весь экран / Свернуть
ru
Управление
My reports
General Catalogue
Издательства
УГС
Мои списки
Download app
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Оборот титула
Table of contents
Предисловие
Основные обозначения
Введение
Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
+
Глава 2. Эволюционные алгоритмы
-
2.1. Биологические предпосылки и общая схема эволюционных алгоритмов
2.2. Кодирование особей
2.3. Операторы мутации
2.3.1. Бинарные мутаторы
2.3.2. Вещественные мутаторы
2.4. Операторы скрещивания (кроссоверы)
2.4.1. Бинарные кроссоверы
2.4.2. Вещественные кроссоверы
2.5. Операторы отбора
2.5.1. Операторы управления популяцией
2.5.2. Операторы селекции
2.6. Другие операторы и процедуры
2.7. Типовые генетические алгоритмы
2.8. Теория шим
2.9. Эволюционная стратегия
2.10. Эволюционное программирование
2.11. Дифференциальная эволюция
2.12. Генетический коэволюционный алгоритм
2.13. Пример применения генетического алгоритма
Вопросы для самопроверки
Глава 3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
+
Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
+
Глава 5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы
+
Глава 6. Гибридизация популяционных алгоритмов
+
Глава 7. Метаоптимизация популяционных алгоритмов
+
Глава 8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации
+
Глава 9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации
+
Литература
Приложение А. История разработки популяционных алгоритмов поисковой оптимизации
Приложение Б. Тестовые функции для одноцелевой задачи глобальной оптимизации
Приложение В. Тестовые задачи многоцелевой оптимизации
Предметный указатель
Close Menu
Раздел
5
/
17
Страница
1
/
62
Глава 2. Эволюционные алгоритмы
/
/
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте
просмотр в виде pdf
. Вам доступно 12 стр. из этой главы.
General Catalogue
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Table of contents
Предисловие
Основные обозначения
Введение
Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
+
Глава 2. Эволюционные алгоритмы
-
2.1. Биологические предпосылки и общая схема эволюционных алгоритмов
2.2. Кодирование особей
2.3. Операторы мутации
2.3.1. Бинарные мутаторы
2.3.2. Вещественные мутаторы
2.4. Операторы скрещивания (кроссоверы)
2.4.1. Бинарные кроссоверы
2.4.2. Вещественные кроссоверы
2.5. Операторы отбора
2.5.1. Операторы управления популяцией
2.5.2. Операторы селекции
2.6. Другие операторы и процедуры
2.7. Типовые генетические алгоритмы
2.8. Теория шим
2.9. Эволюционная стратегия
2.10. Эволюционное программирование
2.11. Дифференциальная эволюция
2.12. Генетический коэволюционный алгоритм
2.13. Пример применения генетического алгоритма
Вопросы для самопроверки
Глава 3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
+
Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
+
Глава 5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы
+
Глава 6. Гибридизация популяционных алгоритмов
+
Глава 7. Метаоптимизация популяционных алгоритмов
+
Глава 8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации
+
Глава 9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации
+
Литература
Приложение А. История разработки популяционных алгоритмов поисковой оптимизации
Приложение Б. Тестовые функции для одноцелевой задачи глобальной оптимизации
Приложение В. Тестовые задачи многоцелевой оптимизации
Предметный указатель