- •Интеллектуальные информационные системы
- •Введение
- •1. Логика предикатов первого порядка
- •1.1. Основы логики предикатов первого порядка
- •1.2. Основы Пролога
- •Примеры использования дизъюнкции в Прологе
- •1.3. Назначение и основные возможности swi-Prolog
- •Некоторые операции и предикаты swi-Prolog
- •1.4. Лабораторная работа № 1 Представление фактов и правил в Прологе
- •1.5. Лабораторная работа № 2. Рекурсия в Прологе
- •1.6. Лабораторная работа № 3. Обработка списков в Прологе
- •Списки и их составные части
- •2. Онтологии
- •2.1. Онтологии и семантическая паутина
- •2.2. Краткие сведения о спецификациях семантической паутины
- •Стандартные пространства имен
- •Классы rdf/rdfs
- •Свойства rdf/rdfs
- •2.3. Лабораторная работа № 4 Построение онтологической модели в Protégé. Создание классов
- •2.4. Лабораторная работа № 5 Построение онтологической модели в Protégé. Создание экземпляров классов
- •2.5. Лабораторная работа № 6 Выполнение sparql-запросов в Protégé
- •Модификаторы
- •3. Эвристические алгоритмы
- •3.1. Методы поиска решений с использованием графов
- •Сравнительная характеристика методов
- •3.2. Лабораторная работа № 7 Решение оптимизационной задачи с использованием эвристического алгоритма
- •Характеристика дополнительных ограничений скорости и мероприятий по их устранению
- •Варианты заданий на выполнение лабораторной работы
- •4. Нечеткие множества
- •4.1. Основы теории нечетких множеств и нечеткой логики
- •4.2. Лабораторная работа № 8. Решение прикладной задачи с использованием нечетких множеств
- •5. Генетические алгоритмы
- •5.1. Эволюционные вычисления
- •5.2. Лабораторная работа № 9. Решение оптимизационной задачи с использованием генетического алгоритма
- •Исходная популяция
- •Популяция после скрещивания
- •Расчет значений целевой функции
- •Популяция после редукции
- •Варианты заданий
- •6. Искусственные нейронные сети
- •6.1. Распознавание образов
- •6.2. Лабораторная работа № 10. Распознавание образов с использованием искусственной нейронной сети
- •Варианты заданий на выполнение лабораторной работы
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Оглавление
- •Интеллектуальные информационные системы
- •6 80021, Г. Хабаровск, ул. Серышева, 47
- •Интеллектуальные информационные системы
Варианты заданий
№ варианта |
a |
b |
c |
d |
№ варианта |
a |
b |
c |
d |
1 |
20 |
3 |
-40 |
1 |
13 |
62 |
-1 |
-86 |
2 |
2 |
30 |
-50 |
-55 |
3 |
14 |
48 |
-38 |
-71 |
5 |
3 |
10 |
-20 |
-40 |
1 |
15 |
39 |
-96 |
-67 |
4 |
4 |
2 |
-5 |
47 |
-3 |
16 |
7 |
-45 |
-63 |
1 |
5 |
4 |
-5 |
-26 |
2 |
17 |
24 |
2 |
-84 |
3 |
6 |
50 |
-63 |
-25 |
1 |
18 |
26 |
6 |
-93 |
2 |
7 |
23 |
-80 |
-64 |
5 |
19 |
67 |
3 |
-66 |
1 |
8 |
12 |
-8 |
-40 |
3 |
20 |
28 |
-28 |
-64 |
1 |
9 |
14 |
2 |
-26 |
1 |
21 |
34 |
-33 |
-82 |
3 |
10 |
26 |
-86 |
-59 |
3 |
22 |
62 |
-57 |
-97 |
5 |
11 |
44 |
3 |
-63 |
1 |
23 |
55 |
-2 |
-111 |
3 |
12 |
71 |
3 |
-120 |
2 |
24 |
27 |
3 |
-68 |
1 |
Б. Отчет должен содержать:
титульный лист;
краткое описание задания, включая номер задания и коэффициенты целевой функции;
расчет максимальных и минимальных значений целевой функции (включая граничные точки), выполненный с помощью методов математического анализа. Для контроля расчетов привести график функции (см. рис. 41);
расчеты с помощью генетического алгоритма при определении максимального значения целевой функции:
первые две итерации работы программы (см. табл. 11–13);
конечную популяцию (см. табл. 14) после 50 итераций и лучшую особь с максимальным значением целевой функции;
расчеты с помощью генетического алгоритма при определении минимального значения целевой функции:
первые две итерации работы программы (см. табл. 11–13);
конечную популяцию (см. табл. 14) после 50 итераций и лучшую особь с минимальным значением целевой функции;
текст программы;
выводы.
Контрольные вопросы
1. Перечислите генетические операторы и их назначение.
2. Какие из генетических операторов выполняются с использованием элементов случайности, а какие – по строго детерминированным правилам?
3. Перечислите основные отличия генетических алгоритмов от традиционных методов поиска решений.
4. Опишите схему работы генетического алгоритма.
5. Что может являться критерием остановки работы генетического алгоритма?
