Введение
Глава 1. Разработка и исследование вероятностного генетического алгоритма для оптимизации сложных систем
1.1 Основные свойства задач оптимизации сложных систем и возможные подходы к их решению
1.2 Стандартный генетический алгоритм и исследование его работоспособности на тестовых задачах
1.3 Метод изменяющихся вероятностей (МИВЕР) и исследование его работоспособности на тестовых задачах
1.4 Обоснование вероятностного генетического алгоритма и исследование его работоспособности на тестовых функциях
1.5 Метод прогноза сходимости стохастических поисковых алгоритмов решения задач оптимизации с булевыми переменными
Выводы 43
Глава 2. Разработка и исследование гибридного алгоритма генетического программирования для моделирования сложных систем
2.1 Методы решения задач аппроксимации в моделировании сложных систем
2.2 Обычный метод генетического программирования для решения задачи символьной регрессии и его исследование
2.3 Обоснование гибридного алгоритма генетического программирования и его исследование
2.4 Комплексная процедура моделирования и оптимизации сложных систем
Выводы 74
Глава 3. Практическая реализация разработанных алгоритмов 75
3.1 Программная реализация обыкновенного и вероятностного генетических алгоритмов
3.2 Программная реализация обыкновенного и гибридного 80
алгоритмов генетического программирования
3.3 Программная реализация алгоритма прогноза сходимости генетических алгоритмов
3.4 Постановка задачи оптимизации работы электростанции на топливных элементах в стационарном режиме
3.5 Решение задачи оптимизации работы электростанции на топливных элементах в стационарном режиме с помощью вероятностного генетического алгоритма
3.6 Построение символьной модели вычисления эффективности работы электростанции на топливных элементах в стационарном режиме с помощью гибридного алгоритма генетического программирования
Выводы 108
Заключение 110
Список использованных источников
