Neobhodimost' w razrabotke modelej slozhnyh sistem woznikaet w razlichnyh oblastqh nauki i tehniki: matematika, äkonomika, medicina i dr. Pri razrabotke modelej chasto woznikaüt zadachi optimizacii, kotorye obladaüt takimi swojstwami, kak mnogoäxtremal'nost', mnogokriterial'nost', algoritmicheskoe zadanie funkcij, slozhnaq konfiguraciq dopustimoj oblasti, nalichie neskol'kih tipow peremennyh i t.d. Takie zadachi prakticheski ne reshaütsq s pomosch'ü klassicheskih procedur optimizacii, chto priwodit k neobhodimosti razrabatywat' i primenqt' bolee äffektiwnye i uniwersal'nye metody. K takim metodam otnosqtsq, w chastnosti, geneticheskie algoritmy. Dannaq rabota poswqschena issledowaniü nowogo stohasticheskogo poiskowogo algoritma, postroennogo na baze standartnogo geneticheskogo. Takoj algoritm poluchil nazwanie ¿ weroqtnostnyj geneticheskij algoritm (ili VGA). Ego otlichie ot standartnogo geneticheskogo algoritma, w chastnosti, sostoit w tom, chto w nem nowye resheniq poluchaütsq na osnowe raspredelenij statisticheskoj informacii o poiskowom prostranstwe. Takim obrazom, nakapliwaq i ispol'zuq ätu informaciü, dannye algoritmy samostoqtel'no mogut adaptirowat'sq k reshaemoj zadache.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.