ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

( М И И Т )

КАФЕДРА «ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ»

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

по дисциплине

«Управление инновационными проектами»

на тему:

«Разработка и внедрение системы решения стратегических задач инновационного менеджмента. Исследовательская часть. Анализ задач методом генетических алгоритмов»

Исполнитель:

студент группы ТУИ-411

________________ Федотова М.А.

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор ________________ Зайнетдинов Р.И.

МОСКВА

2014

Содержание

Введение 5

Раздел 1. Генетические алгоритмы

1.1 Определение ГА 6

1.2 Применение ГА 6

1.3 Краткая терминология ГА 8

1.4 История генетических алгоритмов 9

1.5 Алгоритм работы 10

1.5.1 Отбор 11

1.5.2 Скрещивание 12

1.5.3 Мутация 12

1.5.4 Критерии остановки 13

Раздел 2. Решение задач с помощью генетических алгоритмов

2.1 Программное обеспечение

2.1.1 Общие сведения 14

2.1.2 Генетические алгоритмы в MatLab 14

2.2 Математическая постановка задачи 22

2.3 Бинарное решение 23

2.4 Пример решения задачи в MatLab 29

Раздел 3. Проект внедрения системы

3.1 Обоснование необходимости внедрения системы 31

3.4 Организационная структура проекта 31

3.2 Декомпозиция проекта 32

3.3 Матрица ответственности 37

Заключение 39

Список использованных источников 40

Введение

Наш мир постоянно меняется. Каждый день появляются новые проблемы, которые требуют своего решения. Решения, которое принесет пользу. И если на бытовом уровне неправильное решение может принести неприятности лишь отдельным людям, то на уровне компании ошибка может принести разорение множеству людей. А что говорить про государственный уровень?..

Мы живем среди неопределенности. Нельзя быть полностью уверенным в решениях. Но есть несколько способов вычислить более оптимальные варианты. И одним из способов является использование генетических алгоритмов.

Генети́ческий алгори́тм (англ. genetic algorithm) — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе. Является разновидностью эволюционных вычислений, с помощью которых решаются оптимизационные задачи с использованием методов естественной эволюции, таких как наследование, мутации, отбор и кроссинговер. Отличительной особенностью генетического алгоритма является акцент на использование оператора «скрещивания», который производит операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой аналогична роли скрещивания в живой природе.

Объектом исследования в данной курсовой работе являются генетические алгоритмы, как система решения стратегических задач инновационного менеджмента. Будет разработан проект внедрения данной системы для молодой организации. Так же рассмотрено решение нескольких задач с помощью генетических алгоритмов.

В первую очередь будут рассмотрены сами генетические алгоритмы, описана используемая терминология, что они из себя представляют, как и где используются, кроме решения вопросов по нашей теме. Так же будет рассмотрено существующее на данный момент программное обеспечение, которое использует генетические алгоритмы для решения задач.