Справка
ЭБС "КОНСУЛЬТАНТ СТУДЕНТА"
Электронная библиотека технического вуза
Все издания
Вход / регистрация
Во весь экран / Свернуть
en
Версия для слабовидящих
Каталог
Все издания
Меню
Искать в книге
К результату поиска
Расширенный поиск
Закладки
На главную
Вход / регистрация
Во весь экран / Свернуть
en
Управление
Мои отчеты
Каталог
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Оборот титула
Оглавление
Предисловие
Основные обозначения
Введение
Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
+
Глава 2. Эволюционные алгоритмы
+
Глава 3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
+
Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
+
reftmll"asss=ава 5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыва 5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыа 5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыые алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмые алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыалгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмылгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыитмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмытмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыпирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыеживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыивой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмывой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмый природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыриродой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыиродой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыродой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмыпопуляционные алгоритмыопуляционные алгоритмыпуляционные алгоритмыяционные алгоритмыционные алгоритмыионные алгоритмыы
< classassth22"Cont-row-sect-a bdepth-a2nt-row-sect-a bdepth-a2-row-sect-a bdepth-a2ow-sect-a bdepth-a2-sect-a bdepth-a2ect-a bdepth-a2t-a bdepth-a2bdepth-a2epth-a2th-a22"1. Задача многоцелевой оптимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решения Задача многоцелевой оптимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решенияадача многоцелевой оптимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решенияелевой оптимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решениялевой оптимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решенияевой оптимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решениявой оптимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решенияой оптимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решенияй оптимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решенияптимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решениятимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решенияимизации (МЦО-задача) и алгоритмы ее решениянияияяw-sect bdepth3sect bdepth3ct bdepth3lassssont-row-sect-a bdepth-a3t-row-sect-a bdepth-a3row-sect-a bdepth-a3sect-a bdepth-a3ct-a bdepth-a3depth-a3pth-a3h-a3ановка задачиновка задачиовка задачивка задачика задачиа задачиадачидачиачиref"https://prior.studentlibrary.ru/ru/doc/ISBN9785703855638-SCN0010/004.htmltps://prior.studentlibrary.ru/ru/doc/ISBN9785703855638-SCN0010/004.htmlu/ru/doc/ISBN9785703855638-SCN0010/004.htmlru/doc/ISBN9785703855638-SCN0010/004.html/doc/ISBN9785703855638-SCN0010/004.html.1.2. Классификация алгоритмов решения МЦО-задачи.2. Классификация алгоритмов решения МЦО-задачи. Классификация алгоритмов решения МЦО-задачиКлассификация алгоритмов решения МЦО-задачилассификация алгоритмов решения МЦО-задачиассификация алгоритмов решения МЦО-задачиссификация алгоритмов решения МЦО-задачиификация алгоритмов решения МЦО-задачификация алгоритмов решения МЦО-задачиикация алгоритмов решения МЦО-задачиация алгоритмов решения МЦО-задачиция алгоритмов решения МЦО-задачи алгоритмов решения МЦО-задачилгоритмов решения МЦО-задачигоритмов решения МЦО-задачиения МЦО-задачиния МЦО-задачиия МЦО-задачия МЦО-задачи МЦО-задачиЦО-задачи-задачиадачидачиepth2th22
SCN0010/009.htmlN0010/009.html010/009.html9.htmlhtmlmlsect-a bdepth-a3ct-a bdepth-a33.7. Представление схем неориентированным и смешанным графами
3.8. Модели монтажной области
3.9. Информационно-логическая модель алгоритма
3.10. Структуры данных и их модели
3.11. Модель сети
Контрольные вопросы и задания
Глава 4. Математические модели задач дискретной оптимизации
4.1. Общая формальная постановка задачи дискретной оптимизации
4.2. Формальная постановка задачи позиционирования
4.3. Модели коммутационных задач
4.4. Модели задач декомпозиции структур
4.5. Формальная постановка задачи установления идентичности структур
4.6. Модели задач выделения подмножеств особых компонентов
4.7. Модель задачи о максимальном потоке
Контрольные вопросы и задания
Модуль 2. Точные методы дискретной оптимизации и способы снижения вычислительной сложности алгоритмов
+
Литература
Предметный указатель
Close Menu
Раздел
4
/
7
Страница
94
/
166
Модуль 1. Задачи дискретной оптимизации, модели их объектов и формальная постановка задач
/
/
Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Для продолжения работы требуется
Регистрация
Каталог
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Модели и методы дискретной оптимизации. Модули 1 и 2
Оглавление
Предисловие
Условные обозначения
Введение
Модуль 1. Задачи дискретной оптимизации, модели их объектов и формальная постановка задач
-
Глава 1. Оптимизационные задачи дискретной математики и классы их сложности
1.1. Примеры задач дискретной оптимизации
1.2. Общая характеристика задач структурного синтеза
1.3. Этапы решения прикладной задачи структурного синтеза
1.4. Классы сложности задач дискретной оптимизации
Контрольные вопросы и задания
Глава 2. Основные понятия теории графов
2.1. Общее определение графа
2.2. Ультраграф
2.3. Гиперграф
2.4. Ориентированный граф
2.5. Неориентированный граф
2.6. Графы смешанные, с кратными ребрами, весами и сортированными вершинами в гиперребрах
2.7. Некоторые особые графы, блоки и части графов
2.8. Особые множества вершин и ребер графов
2.9. Изоморфизм и планарность графов
Контрольные вопросы и задания
Глава 3. Математические модели объектов структурного анализа и синтеза
3.1. Требования к математическим моделям объектов проектирования
3.2. Разработка моделей объекта и результата проектирования
3.3. Информация о структуре системы и ее монтажной области
3.4. Модель структуры системы в виде ультраграфа
3.5. Представление схем соединения подсистем ориентированным графом
3.6. Модель структуры системы в виде гиперграфа
3.7. Представление схем неориентированным и смешанным графами
3.8. Модели монтажной области
3.9. Информационно-логическая модель алгоритма
3.10. Структуры данных и их модели
3.11. Модель сети
Контрольные вопросы и задания
Глава 4. Математические модели задач дискретной оптимизации
4.1. Общая формальная постановка задачи дискретной оптимизации
4.2. Формальная постановка задачи позиционирования
4.3. Модели коммутационных задач
4.4. Модели задач декомпозиции структур
4.5. Формальная постановка задачи установления идентичности структур
4.6. Модели задач выделения подмножеств особых компонентов
4.7. Модель задачи о максимальном потоке
Контрольные вопросы и задания
Модуль 2. Точные методы дискретной оптимизации и способы снижения вычислительной сложности алгоритмов
+
Литература
Предметный указатель
IT Компания