GLOBALIOJO OPTIMIZAVIMO UŽDAVINIŲ SPRENDIMAS NAUDOJANT GENETINIUS ALGORITMUS

Journal Title: Jaunųjų mokslininkų darbai - Year 2017, Vol 47, Issue 1

Abstract

Straipsnyje nagrinėjami globaliojo optimizavimo uždavinių sprendimo teoriniai aspektai. Analizuojamas polių padėčių optimizavimo gręžtiniuose pamatuose uždavinys. Polių padėčių įvertinimas apskaičiuojamas naudojant integruotą gręžtinių pamatų skaičiavimo programą, realizuojamą FORTRAN programavimo kalba. Po integravimo į C++ aplinką bendras programos našumas sumažėjo tik 0,008 sekundės. Panaudojus genetinį algoritmą buvo realizuota optimizavimo programa, palygintas optimizavimo programos tikslo funkcijos ir genetinio algoritmo vykdymo laikas. Nustatyta, kad genetinis algoritmas praktiškai nedaro įtakos skaičiavimo resursams. Išbandytos aštuonios strategijos, pritaikius įvairias genetinio algoritmo metodų kombinacijas atliekant optimalios strategijos paiešką. Tyrimo rezultatai palyginti su kitų mokslininkų atliktais tyrimo rezultatais. Dėl pasiūlyto genetinio algoritmo pavyko gauti 1,9 proc. geresnį rezultatą nei taikant Bajeso metodą, tačiau iki geriausio literatūroje aprašyto rezultato, kai sprendžiant globaliojo optimizavimo uždavinį buvo taikomas atkaitinimo modeliavimo metodas, trūko 4,6 proc.

Authors and Affiliations

Ervin Miloš, Dmitrij Šešok

Keywords

Related Articles

INVESTIGATION OF IMAGE MAGNIFICATION METHODS

Image magnification is a process by which the image is magnified only visually. Image magnification is applied in many different areas. The images are magnified to make a diagnosis in medicine, to identify people or obje...

INVESTIGATION INTO THE RELIABILITY OF ELECTRICAL POWER LINES IN THE ŠIAULIAI REGION 

 In this article, the failure rate, the average of operation duration until failure, and the average of restoration time of electrical lines in the Šiauliai region have been investigated. Operation and failure proba...

COLOR RECOGNITION, COLOR PREFERENCES AND COLOR CHOICES FOR COMPLETING EMOTIONALLY CHARACTERIZED DRAWINGS IN CHILDHOOD

The results of the study indicate that children use of specific colors when completing nice and nasty figures in early childhood only starts to develop. The relationship between nasty figure and black color begins firstl...

Download PDF file
  • EP ID EP217296
  • DOI 10.21277/jmd.v47i1.134
  • Views 76
  • Downloads 0

How To Cite

Ervin Miloš, Dmitrij Šešok (2017). GLOBALIOJO OPTIMIZAVIMO UŽDAVINIŲ SPRENDIMAS NAUDOJANT GENETINIUS ALGORITMUS. Jaunųjų mokslininkų darbai, 47(1), 80-86. https://europub.co.uk./articles/-A-217296