GIẢI THUẬT TỐI ƯU

GVHD: TS. Nguyễn Minh Tâmvề phía những cá thể tốt hơn trong phạm vi của chúng.Ưu điểm của phương pháp này so với các phương pháp tối ưu toàn cục khác nhưmô phỏng tôi luyện (Simulated Annealing), di truyền (Genetic Algorithm) là với sốlượng lớn cá thể có thể giúp giải thuật vượt qua đượ[r]

Mục đích cơ bản của luận án này là nghiên cứu các PP tái cấu hình LĐPP sử dụng các giải thuật tìm kiếm tối ưu. Cụ thể luận án cần thực hiện các nhiệm vụ sau: Tái cấu hình LĐPP giảm tổn thất công suất, đa mục tiêu sử dụng các giải thuật tìm kiếm tối ưu và đề xuất được PP hiệu quả, phù hợp với bài toá[r]

Như vậy thế hệ quần thể mới là quần thể sau lai ghép.Ta thấy rằng trong thế hệ ban đầu độ thích nghi cao nhất là 576 và độ thích nghitrung bình là 292. Còn trong thế hệ mới, độ thích nghi cao nhất là 729 và độ thích nghitrung bình là 438. Như vậy chỉ qua một thế hệ, các cá thể đã “tốt lên” rất nhiều[r]

nhiềukháctrộiđã (nonđượcNgoài 5ra, việc duy trì quần thể ưu tú là một vấn đề quan trọng trong tối ưu hóasổđếmvùngbaolângồmcận (nichecount) đượcmô tả nhưsau. (MOGA) bởi Fonseca vàdominationsorting).pháttriểnMulti-objectiveGeneticAlgorithmđa mục tiêu bằng giải thuật MOEA. Trong ngữ cảnh[r]

3Chƣơng 1CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN1.1. Mở đầuGiải thuật di truyền (Gennetic Algorithm, viết tắt là GA) là giải thuật tìmkiếm, chọn lựa các giải pháp tối ƣu để giải quyết các bài toán khác nhau dựatrên cơ chế chọn lọc tự nhiên của ngành di truyền học.Trong cơ thể sinh[r]

cực trị và điểm lựa chọn ban đầu chưa phù hợp thì nghiệm tìm được có thể rơi vàođiểm cực tiểu địa phương. Nhóm phương pháp giải trực tiếp thực hiện bằng cách sửdụng thông tin giá trị hàm mục tiêu để tìm điểm cực trị mà không sử dụng thông tinđạo hàm như giải thuật di truyền (Genetic Algorithm[r]

THỦY VÂN CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ DỰATRÊN KỸ THUẬT TỐI ƢU HOÁ ÁP DỤNGGIẢI THUẬT DI TRUYỀNChuyên ngành: Khoa học máy tínhMã số: 604801LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNHNGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌCTS BÙI THẾ HỒNGThái Nguyên - 2009Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyênhttp://www.lrc-tnu.edu[r]

minimun: f(0.9039,0.8668)= –18.5547for 0≤x,y≤10Hình 3.2: Đồ thị hàm số với nhiều cực trị địa phương (khi lấy n=2)3. CÔNG THỨC TÍNH TOÁN CỦA THUẬT TOÁN PSO---PSO có hai mô hình:Mô hình tối ưu toàn cục và môhình tối ưu địa phương.Trong mô hình toàn cục, một cáthể có thông tin từ chính nó[r]

1. Lý do chọn đề tài:
Trong ngành khoa học máy tính, bài toán tìm kiếm lời giải tối ưu cho các bài toán là vấn đề đang được các nhà khoa học rất quan tâm. Mục đích là tìm ra lời giải tối ưu cho bài toán trong thời gian nhỏ nhất. Các thuật toán như tìm kiếm không có thông tin, vét cạn (tìm kiếm trên[r]

13. Tìm kiếm theo giá thành thống nhất là tối ưu vì:
A. Con đường có chi phí cao nhất được chọn.
B. Con đường có chi phí thấp nhất được chọn.
C. Con đường có chi phí cao nhất và thấp nhất được chọn.
D. Con đường có chi phí thấp nhất không được chọn.

14. Đâu là nhược điểm của giải thuật tìm kiếm th[r]

xuất kết hợp đột biến BIASED với đột biến UNBIASED trong đó đột biến BIASED sẽđóng vai trò chủ đạo nhằm vượt ra khỏi cực trị địa phương (D. Montana and L. Davis[16]) là có ý nghĩa. Các kết quả thực nghiệm cải tiến trên cho thấy mọi tiêu chí đánhgiá đều tốt lên, chỉ số R2 nâng lên 0.8742 (so với 0.87[r]

khiển cho TCSC. Bài báo này trình bày một phương pháp về năng lượng tới hạn dựa trên lýthuyết năng lượng Gramian điều khiển trong việc tìm điểm đặt tối ưu của TCSC nhằm để nângcao ổn định hệ thống. Hiệu quả của phương pháp đề xuất được kiểm chứng qua khảo sát hệthống lưới điện 500kV, 220kV Vi[r]

Thuật toán tìm kiếm tabu tôi8MetaheuristicAlg Metaheuristic Algorithm Thuật toán metaheuristic của tôiVũ Tiến Khang7Lớp CNTT1 - Khoá 2013BPHẦN MỞ ĐẦU1. Lý do chọn đề tàiBài toán tập phủ đỉnh nhỏ nhất trên đồ thị là bài toán NP-khó trong nhóm các bàitoán về đồ thị. Bài toán tập phủ đỉnh nhỏ nhất trên[r]

Đề thi Phân Tích và Thiết Kế Giải Thuật
Đề thi gồm 2 trang. Sinh viên không được tham khảo tài liệu ngoại trừ một tờ giấy khổ A4 chứa những ghi chú cần thiết)

Caâu 1. (2.75 ñieåm) Haõy traû lôøi ngaén goïn 6 caâu hoûi sau ñaây.
1.1 Trong số các giải thuật đã được học, hãy nêu một thí dụ về sự đánh[r]

... Quicksort • Giải thuật Quicksort • Hiệu suất Quicksort MÔ TẢ QUICKSORT • Do C A R Hoare công bố năm 1962 • Là giải thuật tốt, ứng dụng nhiều thực tế MÔ TẢ QUICKSORT • Được thiết kế dựa kỹ thuật chia...GIẢI THUẬT SẮP XẾP • Input: dãy n số (a1, a2, , an) • Output: hoán vị input (a’1, a’2, , a’n) c[r]

... Hai nội dung chính: Phần lý thuyết: Thực giải thuật tay (vẽ hình minh hoạ) Thiết kế cấu trúc liệu theo yêu cầu Đánh giá độ phức tập giải thuật Phần lập trình: Trình bày giải thuật chi tiết mã giả...Giới thiệu Môn học giới thiệu: Các cấu trúc liệu Các giải thuật điển hình cấu trúc liệu Dùng phươn[r]

1. Chọn câu đúng nhất trong 4 câu sau:
a. Mọi bài toán ngoài đời đều có thể được giải quyết bởi máy tính số.
b. Mọi bài toán ngoài đời đều có thể được giải quyết bởi máy tính số nếu ta biết được giải thuật giải quyết nó.
c. Mọi bài toán ngoài đời đều có thể được giải quyết bởi máy tính số nếu ta biế[r]

diễn như sau:Ví dụ, gọi f(n) và g(n) là các hàm không giảm định nghĩa trên các số nguyêndương (tất cả các hàm thời gian đều thỏa mãn các điều kiện này):Ο(f(n)) = { g(n) : nếu tồn tại c > 0 và n0 sao cho g(n) ≤ c.f(n) với mọi n > n0. }Omega Notation, Ω trong Cấu trúc dữ liệu và giải thu[r]

cấu trúc dữ liệu và giải thuật Pointer cấu trúc dữ liệu và giải thuật Pointer cấu trúc dữ liệu và giải thuật Pointer cấu trúc dữ liệu và giải thuật Pointer cấu trúc dữ liệu và giải thuật Pointer cấu trúc dữ liệu và giải thuật Pointer cấu trúc dữ liệu và giải thuật Pointer cấu trúc dữ liệu và[r]

cấu trúc dữ liệu và giải thuật tree cấu trúc dữ liệu và giải thuật tree cấu trúc dữ liệu và giải thuật tree cấu trúc dữ liệu và giải thuật tree cấu trúc dữ liệu và giải thuật tree cấu trúc dữ liệu và giải thuật tree cấu trúc dữ liệu và giải thuật tree cấu trúc dữ liệu và giải thuật t[r]