Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Эвристические методы оптимизации. Учебное пособие
.pdf
которая отражает появление новых фактов, атрибутов и тенденций.
Вопросы для самопроверки
1. В чем заключается задача коммивояжера?
2. Опишите детерминированный алгоритм решения задачи коммивояжёра.
3. Опишите генетический алгоритм решения задачи коммивояжёра.
4. Какие операторы скрещивания применяются в генетическом алгоритме?
5. Опишите алгоритм создания потомков с помощью оператора PMX.
6. Опишите алгоритм создания потомков с помощью оператора OX.
7. Опишите алгоритм создания потомков с помощью эвристического оператора
скрещивания.
8. Какие операторы мутации используются в решении задачи коммивояжёра?
9. Что такое социальная экономика?
10. Перечислите условия, при которых социально-экономические задачи решаются
эффективно.
11. Опишите алгоритм решения задачи прогнозирования развития города.
12. В каком случае оправдано применение генетического алгоритма для решения
оценки эффективности региональной промышленной политики?
13. Каковы особенности применения генетических алгоритмов формирование системы
прогнозирующих правил в деятельности страховых компаний?
Литература к теме 4
1. Otman Abdoun, Jaafar Abouchabaka, Chakir Tajani. Analyzing the Performance of Mutation
Operators to Solve the Travelling Salesman Problem // International Journal of Emerging
Sciences. – 2012, vol. 2. Num 1.–P. 61-77
2. Larrañaga P., Kuijpers C.M.H., Murga R.H. Genetic Algorithms for the Travelling Salesman
Problem: A Review of Representations and Operators. // Artificial Intelligence Review 13. –
Kluwer Academic Publishers: Printed in the Netherlands. –1999. – P. 129-170.
3. Примеры практического применения генетических алгоритмов. [Электронный ресурс]. –
Режим доступа: https://studopedia.org/11-55215.html (дата обращения 10.11.2023)
4. Белобородова Н.А. Модели и методы прогнозирования развития муниципального
образования в нефтегазовом районе России // Нефтегазовое дело, 2010, №2. – с. 77–92.
5. Горбунов М.А, Медведев А.В., Семенкин Е.С. Применение генетических алгоритмов для
решения задачи оценки эффективности региональной политики промышленности //
Вестник Сибирского государственного университета им. акад. М.Ф. Решетнева, 2011, №
4. – С. 8–12.
81
6. Zitzler E., Thiele L. Muptiobjective Evolutionary Algorithms: A Comparative Case Study and
the Strength Pareto Approach // IEEE Trans. on Evolutionary Computation. – San Diego, 1999.
– pp. 257–271.
82
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]