Введение
Глава 1. Обобщенная популяционная модель хищник-жертва, описываемая системой интегро-дифференциальных уравнений типа Вольтерра 14
1. Постановка задачи оптимального управления в обобщенной популяционной модели
хищник-жертва 14
2. Применение методологии Б АД для построения оптимального управления в обобщенной
популяционной модели хищник-жертва 25
2.1. Описание метода БАД для оптимизации систем, описываемых интегро-дифференциальными уравнениями 25
2.2. Практическая реализация численного алгоритма на основе метода БАД 32
2.3. Блок-схема численного алгоритма оптимизации на основе метода БАД 35
2.4. Анализ влияния параметров задачи на оптимальное решение системы 35
3. Применение генетического алгоритма для построения оптимального решения системы, описываемой интегро-дифференциальными уравнениями 47
3.1. Описание генетического алгоритма 47
3.2. Практическая реализация генетического алгоритма 55
3.3. Блок-схема генетического алгоритма 58
3.4. Анализ влияния параметров генетического алгоритма 58
4. Сравнение результатов работы метода БАД и генетического алгоритма 62
Глава 2. Модель нейронной сети, описываемая системой интегро-дифференциальных уравнений 67
1. Постановка задачи оптимального управления в модели искусственной нейронной сети 67
2. Применение методологии БАД для обучения искусственной нейронной сети 72
2.1 Алгоритм построения приближенного оптимального решения 74
2.2 Анализ влияния параметров задачи на оптимальное решение 75
3 Применение генетического алгоритма 86
3.1. Практическая реализация генетического алгоритма 86
3.2 Анализ применения генетического алгоритма в зависимости от параметров 88
4. Сравнение результатов работы метода БАД и генетического алгоритма 90
5. Задача обучения искусственной нейронной сети как задача оптимального управления с нефиксированным временем 94
Глава 3. Методы сведения многокритериальной задачи к задаче с одним критерием и программная реализация разработанных алгоритмов 98
1. Общие сведения о методах сведение исходной многокритериальной задачи к задачам с единым критерием 98
2. Практическая реализация методов сведения исходной многокритериальной задачи к задачам с единым критерием 101
2.1 Метод линейной свертки 101
2.2 Свертка с неотрицательными весовыми коэффициентами 102
2.3. Принцип гарантированного результата 104
3. Программная реализация разработанных алгоритмов 107
3.1 Проектирование пользовательского интерфейса 107
3.2. Разработка модульных тестов. 108
3.3. Компьютерные программы для статистической обработки данных 110
3.4. Программная реализация разработанных алгоритмов 112
Заключение 115
Список литературы
