Використання генетичних алгоритмів в прикладних задачах
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Єрмоленко Олександр
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Єрмоленко, О. (2023). Використання генетичних алгоритмів в прикладних задачах [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5390
[ДСТУ] Єрмоленко О. Використання генетичних алгоритмів в прикладних задачах : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 41 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5390 (дата звернення: 25.07.2026).
У роботі було проведено дослідження щодо пошуку оптимальних розв’язків для транспортної задачі. Були розглянуті історичні аспекти формулювання проблеми транспортування та побудови найдешевшого маршруту.
Теоретично були описані та розглянуті точні (алгоритм повного перебору) та наближені (генетичні алгоритми) способи знаходження оптимального маршруту за певним критерієм. Для експериментального дослідження були реалізовані алгоритми, такі як повний перебір, генетичний алгоритм з використанням мови програмування Python.
Отримані результати дозволяють зробити наступні висновки:
• Для невеликої кількості точок маршруту (n < 5) алгоритм повного перебору є ефективним, оскільки він забезпечує точний результат та працює достатньо швидко.
• Алгоритми з використанням генерації випадкових послідовностей та порівнянням поточного згенерованого маршруту з попереднім мінімальним є простішими у реалізації, але можуть працювати повільніше та давати гірші результати при сильних обмеженнях на час обчислення.
Теоретично були описані та розглянуті точні (алгоритм повного перебору) та наближені (генетичні алгоритми) способи знаходження оптимального маршруту за певним критерієм. Для експериментального дослідження були реалізовані алгоритми, такі як повний перебір, генетичний алгоритм з використанням мови програмування Python.
Отримані результати дозволяють зробити наступні висновки:
• Для невеликої кількості точок маршруту (n < 5) алгоритм повного перебору є ефективним, оскільки він забезпечує точний результат та працює достатньо швидко.
• Алгоритми з використанням генерації випадкових послідовностей та порівнянням поточного згенерованого маршруту з попереднім мінімальним є простішими у реалізації, але можуть працювати повільніше та давати гірші результати при сильних обмеженнях на час обчислення.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
783.12 KB
Контрольна сума :
(MD5):02387ff19b1d9aa6dce5e2a1b8458a0f
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International