Оптимизация многомерных функций с помощью ГА ( Эволюционные методы проектирования п)рограммно-информационных систем

В приложении есть вариант задания, методические указания и готовый вариант выполнения работы.

1. Создать программу, использующую ГА для нахождения оптимума функции согласно таблице вариантов, приведенной в приложении А. Для всех Benchmark-ов оптимумом является минимум. Программу выполнить на встроенном языке пакета Matlab (python).

2. Для n=2 вывести на экран график данной функции с указанием найденного экстремума, точек популяции. Для вывода графиков использовать стандартные возможности пакета Matlab. Предусмотреть возможность пошагового просмотра процесса поиска решения.

3. Повторить нахождение решения с использованием стандартного Genetic Algorithm toolbox. Сравнить полученные результаты.

4. Исследовать зависимость времени поиска, числа поколений (генераций), точности нахождения решения от основных параметров генетического алгоритма: - число особей в популяции - вероятность кроссинговера, мутации. Критерий остановки вычислений – повторение лучшего результата заданное количество раз или достижение популяцией определенного возраста (например, 100 эпох).

5. Повторить процесс поиска решения для n=3, сравнить результаты, скорость работы программы.

Содержание отчета.

1. Титульный лист установленной формы.

2. Условие задания с вариантом.

3. Распечатанный листинг программы.

4. Распечатка результатов выполнения программы (графиков);

5. Диаграммы исследованных зависимостей.

Контрольные вопросы

1. Что такое «оптимальность»?

2. Опишите понятие «оптимизационная задача».

3. Что такое «критерий оптимизации»?

4. Что является целью оптимизационной задачи?

5. Что такое целевая функция в генетических алгоритмах?

6. Каким образом строится целевая функция?

7. Дайте понятие экстремума и оптимума целевой функции.

8. Что такое «локальный и глобальный оптимум»?

9. Каким образом в генетических алгоритмах осуществляется выбор способа представления решения?

10.Каким образом определяется эффективность генетического алгоритма?

11.Приведите основные цели и задачи генетических алгоритмов.

12.Выделите основные отличительные особенности генетических алгоритмов?

13.Поясните, как создается начальная популяция альтернативных решений?

14.Приведите основные понятия и определения генетических алгоритмов.

15. Опишите методику ГА.