Author:
Evaluation:
Published: 16.11.2018.
Language: Latvian
Level: College/University
Literature: n/a
References: Not used
Time period viewed: 2016 - 2020 years
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 1.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 2.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 3.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 4.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 5.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 6.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 7.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 8.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 9.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 10.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 11.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 12.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 13.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 14.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 15.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 16.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 17.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 18.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 19.
  • Samples 'Введение в интеллектуальные системы', 20.
Table of contents
Nr. Chapter  Page.
  Описание задачи    3
  Постановка задачи применения генетического алгоритма    3
  Описание реализованной программы    4
  Демонстрация работы программы    5
  Эксперименты, сравнительный анализ результатов    7
  Первый эксперимент    7
  Второй эксперимент    7
  Третий эксперимент    7
  Четвертый эксперимент    8
  Пятый эксперимент    8
  Шестой эксперимент    8
  Седьмой эксперимент    8
  Подведение итогов    9
  Выводы    10
  Приложение – исходный код    11
Extract

Выводы
В ходе выполнения задания был создана программа, с помощью которой, можно успешно решить поставленную задачу.
Было освоено практическое применение генетического алгоритма, для реализации которого был использован язык C# и среда
разработки Microsoft Visual Studio 2017.
По результам проведенного исследования экспериментов над параметрами ГА можно сделать вывод, что данная реализация алгоритма ,больше зависит от
параметра мутации и некоторой степени от параметров скрещивания .
При проведение экспериментов параметр остановки было выбрано только 15
хромосом у которих фитнес-функция < 0.05.Примерное время около 1 минути.
Чтоби все хромосомы достигли результат фитнес-функция < 0.05 требуется больше времени.

Author's comment
Atlants