Tổng hợp tài liệu :

THUẬT TOÁN DI TRUYỀN GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU PHỐI XE ĐIỆN VỚI THỜI GIAN SẠC PIN VÀ THỜI GIAN DI CHUYỂN BIẾN ĐỔI

Luận án: Một giải thuật di truyền giải bài toán cắt vật tư một chiều với nhiều kích cỡ vật liệu thô

Luận án: Một giải thuật di truyền giải bài toán cắt vật tư một chiều với nhiều kích cỡ vật liệu thô
Luận án được thực hiện hoàn thành dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Lương Chi Mai TS. Nguyễn Văn Hùng. Tr ước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến cô Lương Chi Mai thầy Nguyễn Văn H 123doc.vn
  • 50
  • 626
  • 0

Giải thuật di truyền giải bài toán P - MEDIAN có hạn chế khả năng

Giải thuật di truyền giải bài toán P - MEDIAN có hạn chế khả năng
Giải thuật di truyền giải bài toán P - MEDIAN có hạn chế khả năng 123doc.vn
  • 98
  • 588
  • 1

MỘT GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GIẢI BÀI TOÁN CẮT VẬT TƯ MỘT CHIỀU VỚI NHIỀU KÍCH CỠ VẬT LIỆU THÔ

MỘT GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GIẢI BÀI TOÁN CẮT VẬT TƯ MỘT CHIỀU VỚI NHIỀU KÍCH CỠ VẬT LIỆU THÔ
MỘT GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GIẢI BÀI TOÁN CẮT VẬT TƯ MỘT CHIỀU VỚI NHIỀU KÍCH CỠ VẬT LIỆU THÔ. Dân số thế giới tăng nhanh đời sống vật chất của con người không ngừng nâng cao. Điều đó dẫn... . thuật toán di truyền. 1.1. Bài toán cắt vật tư một chiều với một loại vật liệu thô thuật giải Bài toán cắt vật tư một chiều kinh điển (bài toán cắt vật. THÔNG TINPHAN THỊ HOÀI PHƯƠNGMỘT GIẢI THUẬT DI TRUYỀNGIẢI BÀI TOÁN CẮT VẬT TƯ MỘT CHIỀUVỚI NHIỀU KÍCH CỠ VẬT LIỆU THÔChuyên ngành: Đảm bảo toán
  • 92
  • 337
  • 1

Tài liệu MỘT GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GIẢI BÀI TOÁN CẮT VẬT TƯ MỘT CHIỀU VỚI NHIỀU KÍCH CỠ VẬT LIỆU THÔ ppt

Tài liệu MỘT GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GIẢI BÀI TOÁN CẮT VẬT TƯ MỘT CHIỀU VỚI NHIỀU KÍCH CỠ VẬT LIỆU THÔ ppt
. thuật toán di truyền. 1.1. Bài toán cắt vật tư một chiều với một loại vật liệu thô thuật giải Bài toán cắt vật tư một chiều kinh điển (bài toán cắt vật. THÔNG TINPHAN THỊ HOÀI PHƯƠNGMỘT GIẢI THUẬT DI TRUYỀNGIẢI BÀI TOÁN CẮT VẬT TƯ MỘT CHIỀUVỚI NHIỀU KÍCH CỠ VẬT LIỆU THÔChuyên ngành: Đảm bảo toán
  • 92
  • 315
  • 0

Các toán tử lai ghép cho thuật toán di truyền giải bài toán tô màu đồ thị đơn. doc

Các toán tử lai ghép cho thuật toán di truyền giải bài toán tô màu đồ thị đơn. doc
. bị Chơng trình Dữ liệu Nguồn thông tin Thiết bị truyền Đờng truyền Thiết bị nhận NSD Thiết bị tin học Hệ thống CSDL Máy đơn hoặc mạng máy tính Các thiết bị lu trữ Bấm phím Nghe trực tiếp bằng. lời SAIDBT 1.0 SAIDBT 1.0 Nguồn thông tin Thiết bị truyền Đờng truyền Thiết bị nhận NSD Thiết bị tin học Hệ thống CSDL Máy đơn hoặc mạng máy tính Các thiết bị lu trữ Bấm phím Nghe trực tiếp bằng. Windows Telephony API Device Driver ThiÕt bÞ C¸ c hµm DL L k h¸c PSTN ¢m ®Çu ¢m vÞ cuèi Diphone ¢m ®Çu ¢m vÞ cuèi Diphone Text ®Çu vµo Lµm s¹ch Ph©n tÝch thµnh tõ ¢m ®Çu vµ vÇn T×m kiÕm CSDL Lu tr÷ Ph¸i
  • 9
  • 463
  • 0

Luận án Một giải thuật di truyền giải bài toán cắt vật tư một chiều với nhiều kích cỡ vật liệu thô

Luận án Một giải thuật di truyền giải bài toán cắt vật tư một chiều với nhiều kích cỡ vật liệu thô
Luận án Một giải thuật di truyền giải bài toán cắt vật tư một chiều với nhiều kích cỡ vật liệu thôLuận án được thực hiện hoàn thành dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Lương Chi Mai TS. Nguyễn Văn Hùng. Tr ước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến cô Lương Chi Mai thầy Nguyễn Văn Hùng, những ng ười thầy đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo, giúp đỡ tôi học tập nghiên cứu. Xin trân trọng cảm ơn Ban lãnh đạo Viện Công nghệ thông tin bộ phận quản lý nghiên cứu sinh đã nhiệt tình giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành luận án này.
  • 29
  • 227
  • 1

Giải thuật di truyền giải bài toán lập kế hoạch học tập

Giải thuật di truyền giải bài toán lập kế hoạch học tập
MỤC LỤCMỤC LỤC2LỜI CAM ĐOAN5DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT6DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ7DANH MỤC BẢNG9MỞ ĐẦU11CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU151.1.ĐẶT VẤN ĐỀ151.2.CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN151.3.PHÁT BIỂU BÀI TOÁN161.3.1.Mô tả quy trình lập kế hoạch học tập của Trường Sĩ quan Tăng thiết giáp.161.3.2.Đầu vào171.3.3.Các ràng buộc171.3.4.Mục tiêu181.3.5.Đầu ra181.4.MÔ HÌNH BÀI TOÁN191.4.1.Các chỉ số191.4.2.Các biến191.4.3.Công thức cho các hàm ràng buộc201.4.4.Công thức cho các hàm mục tiêu201.4.5.Phương pháp giải quyết21CHƯƠNG 2. GIẢI THUẬT DI TRUYỀN222.1.KHÁI NIỆM CƠ BẢN222.1.1. Lịch sử giải thuật di truyền222.1.2. Khái niệm232.2.CÁC THAM SỐ CỦA GIẢI THUẬT DI TRUYỀN352.3.ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN352.4.BÀI TOÁN TỐI ƯU362.4.1.Một số khái niệm362.4.2.Các bài toán tối ưu37CHƯƠNG 3. ÁP DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GIẢI BÀI TOÁN LẬP KẾ HOẠCH HỌC TẬP TẠI TRƯỜNG SĨ QUAN TĂNG THIẾT GIÁP423.1.CÁC ĐỐI TƯỢNG423.2.BIỂU DIỄN MÔ HÌNH CÁ THỂ433.3.KHỞI TẠO QUẦN THỂ453.4.BIỂU DIỄN CÁC RÀNG BUỘC463.5.CÁC TOÁN TỬ DI TRUYỀN493.5.1.Đột biến493.5.2.Lai ghép503.6.TÍNH ĐỘ THÍCH NGHI CỦA CÁ THỂ523.7.THAM SỐ CỦA GIẢI THUẬT53CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC544.1.GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ544.1.1.Hệ điều hành544.1.2.Nền tảng, ngôn ngữ lập trình544.1.3.Hệ quản trị CSDL544.1.4.Công cụ phát triển ứng dụng quản lý554.1.5.Giải pháp phân quyền sử dụng dữ liệu554.1.6.Giải pháp sao lưu phục hồi564.2.MÔ HÌNH HỆ THỐNG574.2.1.Mô hình triển khai574.2.2.Mô hình xây dựng ứng dụng584.3.THỰC NGHIỆM604.3.1.Cơ sở dữ liệu604.3.2.Dữ liệu mẫu674.3.3.Tham số thử nghiệm684.3.4.Kết quả thử nghiệm684.3.5.Giao diện phần mềm694.4.NHẬN XÉT73CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN HƯỚNG PHÁT TRIỂN755.1.CÁC KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC755.2.HẠN CHẾ755.3.HƯỚNG PHÁT TRIỂN76TÀI LIỆU THAM KHẢO77 LỜI CAM ĐOANLuận văn Thạc sĩ “Giải thuật di truyền giải bài toán lập kế hoạch học tập”, chuyên ngành Công nghệ thông tin là công trình của cá nhân tôi. Các nội dung nghiên cứu kết quả trình bày trong luận văn là trung thực rõ ràng. Các tài liệu tham khảo, nội dung trích dẫn đã ghi rõ nguồn gốc.Ngày 25 tháng 3 năm 2014Tác giả luận vănĐỗ Ngọc Phục DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮTSTTViết tắtNguyên gốcChú thích1.TTGTăng thiết giáp2.SQSĩ quan3.TSQTTGTrường sĩ quan Tăng thiết giáp4.GAGenetic AlgorithmGiải thuật di truyền5.NSTNhiễm sắc thể6.PPopulationQuần thể7.GGenerationThế hệ8.ThêmThêm mới bản ghi9.SửaSửa bản ghi10.XoáXoá bản ghi11.Tải lạiTải lại danh sách dữ liệu12.InIn danh sách bản ghi13.XuấtXuất danh sách bản ghi ra excel DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1. Xác xuất của mỗi NST theo kiểu lựa chọn Roulet26Hình 2: Lựa chọn xếp hạng28Hình 3: Lai ghép một điểm cắt mã hóa nhị phân29Hình 4: Lai ghép một điểm cắt mã hóa nhị phân29Hình 5: Lai ghép đồng nhất mã hóa nhị phân30Hình 6. Mặt nạ lai ghép đồng nhất30Hình 7: Lai ghép số học mã hóa nhị phân30Hình 8. Lai ghép một điểm cắt mã hóa hoán vị31Hình 9. Phép đảo bit mã hóa nhị phân31Hình 10. Hoán vị thứ tự mã hóa hoán vị32Hình 11. Thay đổi giá trị trong mã hóa giá trị32Hình 12. Sơ đồ chiến lược nạp lại hoàn toàn33Hình 13. Sơ đồ chiến lược nạp lại ngẫu nhiên33Hình 14. Sơ đồ chiến lược nạp lại theo mô hình cá thể tối ưu34Hình 15. Mô hình giải thuật35Hình 16. Mạch logic, đầu vào được nhập từ bên trái đầu ra ở bên phải38Hình 17: Các lớp bài toán P, NP coNP40Hình 18: Phân lớp tạm thời các bài toán41Hình 19 Biểu diễn mô hình cá thể43Hình 20. Mô hình triển khai58Hình 21. Mô hình ứng dụng clientserver59Hình 22. Kiến trúc ứng dụng 3 lớp60Hình 23. Giao diện đăng nhập69Hình 24. Giao diện quản lý danh mục69Hình 25. Giao diện phân công giáo viên dạy môn lớp học70Hình 26. Giao diện dữ liệu chuẩn bị trước khi giải thuật thực hiện70Hình 27. Giao diện kết quả của phần mềm71Hình 28. Giao diện cập nhật chương trình đào tạo71Hình 29. Thiết lập lớp thuộc chương trình đào tạo72Hình 30. Giao diện thiết lập tham số hệ thống73Hình 31. Giao diện thiết lập tham số giải thuật73 DANH MỤC BẢNGBảng 1. Bảng chỉ số19Bảng 2: Mã hóa nhị phân độ dài 20 bit23Bảng 3: Mã hóa hoán vị 2 NST AB24Bảng 4: Mã hóa giá trị các NST A, B, C25Bảng 5. Khởi tạo cá thể44Bảng 6. Sao chép cá thể44Bảng 7. Khởi tạo dữ liệu vector của cá thể45Bảng 8. Khởi tạo quần thể46Bảng 9. Biểu diễn ràng buộc giảng viên không dạy 2 lớp cùng thời điểm46Bảng 10. Biểu diễn ràng buộc phòng không tồn tại 2 lớp cùng thời điểm47Bảng 11. Biểu diễn ràng buộc số học viên không quá số ghế ngồi của phòng47Bảng 12. Biểu diễn ràng buộc lớp không học 2 môn cùng thời điểm48Bảng 13. Biểu diễn ràng buộc môn thể dục không học tiết 5, 648Bảng 14. Biểu diễn ràng buộc bài học bắt buộc sử dụng phòng thực hành, bãi tập49Bảng 15. Đột biến50Bảng 16. Chọn điểm lai ghép51Bảng 17. Lai ghép52Bảng 18. Tính độ thích nghi của cá thể53Bảng 19. Danh mục đơn vị61Bảng 20. Danh mục hình thức bài học61Bảng 21. Danh mục loại phòng học61Bảng 22. Danh mục môn học62Bảng 23. Danh mục phòng học62Bảng 24. Bảng dữ liệu người dùng63Bảng 25. Bảng phân quyền người dùng63Bảng 26. Bảng nhật ký sử dụng64Bảng 27. Bảng dữ liệu chương trình đào tạo64Bảng 28. Bảng dữ liệu chương trình đào tạo chi tiết65Bảng 29. Bảng dữ liệu chi tiết bài học của môn học trong chương trình đào tạo66Bảng 30. Bảng dữ liệu phân công Giảng viên – Lớp học66Bảng 31. Bảng dữ liệu phân công Giảng viên – Môn học66Bảng 32. Bảng dữ liệu kết quả xếp lịch67Bảng 33. Bảng dữ liệu thử nghiệm đơn giản68Bảng 34. Bảng dữ liệu thử nghiệm thực tế68Bảng 35: Bảng tham số thử nghiệm68Bảng 36. Bảng kết quả thử nghiệm đơn giản69Bảng 37. Bảng kết quả thử nghiệm thực tế69 MỞ ĐẦU1.Lý do chọn đề tàiTrong cuộc sống ta thường gặp các bài toán liên quan đến xếp lịch như lịch vận hành cho máy móc, lịch thực hiện dự án, lịch làm việc, lịch thi đấu trong thể thao, lịch sửa dụng tài nguyên,… Đối với mỗi loại bài toán này cần tìm ra phương án xếp lịch thoả mãn tất cả các ràng buộc cũng như khai thác hiệu quả các nguồn tài nguyên hiện có, giảm thời gian chi phí thực hiện.Bài toán lập kế hoạch học tập trong trường học nói chung trong trường Đại học nói riêng là một trong những bài toán như vậy. Có rất nhiều ràng buộc được đặt ra trong bài toán này như ràng buộc về đối tượng tham gia (giảng viên, học viện, lớp học), ràng buộc về tài nguyên phục vụ giảng dạy (phòng học lý thuyết, phòng học thực hành, máy chiếu, đồ dùng hỗ trợ giảng dạy…), ràng buộc về thời gian (số tiết học, số lần học, số tiết mỗi lần học), ràng buộc về chuyên mồn nhiều ràng buộc khác phụ thuộc vào từng trường. Vấn đề đặt ra là xây dựng một thời khoá biểu thoả mãn tất cả các ràng buộc trên đồng thời khai thác hiệu quả các nguồn tài nguyên phục vụ giảng dạy.Bài toán lập kế hoạch học tập thuộc lớp các bài toán NPđầy đủ vì vậy có thể không tìm ra lời giải tối ưu. Đây là một bài toán không mới đã có nhiều giải thuật được đưa ra để giải quyết như giải thuật nhánh cận, giải thuật leo đồi, giải thuật luyện thép, giải thuật tô màu đồ thị, giải thuật xấp xỉ,… Tuy nhiên các giải thuật này thường không có tính tổng quát chỉ áp dụng hiệu quả đối với các bài toán quy mô nhỏ, ràng buộc ít về mặt dữ liệu.Ở Việt Nam hiện nay, các trường Đại học đang có nhiều hình thức đào tạo khác nhau như đào tạo tín chỉ, đạo tạo niên chế có cả trường áp dụng cả 2 hình thức. Do vậy việc xếp kế hoạch học tập vẫn là một gánh nặng cho các trường, đặc biệt với những trường có quy mô đào tạo lớn. Mặt khác trên thị trường hiện tại cũng chưa có sản phẩm nào giải quyết hiệu quả bài toán. Trong những năm gần đây, phương pháp tiếp cận di truyền đã thu hút rất nhiều sự chú ý trong các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau trong đó có khoa học máy tính. Phương pháp này có nhiều đặc điểm nổi trội như không đòi hỏi tri thức, tránh tối ưu cục bộ, thực hiện tốt các bài toán có không gian lời giải lớn có thể áp dụng cho nhiều loại bài toán tối ưu khác nhau. Trên thế giới hiện nay giải thuật di truyền kết hợp với tin học được ứng dụng để giải quyết những bài toán tối ưu một cách rất hiệu quả. Vì vậy việc nghiên cứu ứng dụng giải thuật di truyền (Genetic Algorithm GA) để giải quyết hiệu quả bài toán lập kế hoạch học tập là việc làm cần thiết.2.Mục tiêu của đề tàiĐề tài tập trung nghiên cứu ứng dụng giải thuật di truyền vào bài toán lập kế hoạch học tập cho Trường Sĩ quan Tăng Thiết Giáp (TSQTTG). Đây là trường trong ngành quân đội có một số đặc thù riêng trong quá trình lập kế hoạch học tập với nhiều ràng buộc đặt ra.Để đạt được các mục tiêu trên, đề tài tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể sau:Phân tích đặc điểm của bài toán lập kế hoạch học tập tại trường để từ đó đề ra các giải pháp hợp lý trong việc xây dựng triển khai hệ thống.Tìm hiểu giải thuật di truyền ứng dụng của nó trong việc giải quyết các bài toán tối ưu.Ứng dụng giải thuật di truyền vào bài toán lập kế hoạch học tập cho trường.Thiết kế hệ thống xây dựng ứng dụng.Phân tích, đánh giá kết quả đạt được khi thực hiện hệ thống với các bộ dữ liệu thử đơn giản.Triển khai thực nghiệm với bộ dữ liệu của Trường SQTTG.3.Đối tượng phạm vi nghiên cứuNghiên cứu các đặc điểm, đặc trưng của giải thuật di truyền, các thành phần cơ bản như khởi tạo quần thể ban đầu, đánh giá độ thích nghi của các cá thể, các toán tử di truyền (chọn lọc, lai ghép, đột biến), điều kiện dừng.Ứng dụng giải thuật di truyền vào bài toán lập kế hoạch học tập tại một trường cấp Đại học trong ngành Quân đội theo học niên chế với những ràng buộc những yêu cầu cơ bản.4.Phương pháp nghiên cứua.Phương pháp nghiên cứu lý thuyếtNghiên cứu tài liệu, ngôn ngữ công nghệ liên quan.Tổng hợp các tài liệu lý thuyết về giải thuật di truyền.Biểu diễn bài toán lập kế hoạch học tập trong trường bằng mô hình giải thuật di truyền. . lớp. 1.3.2. Đầu vào - Danh sách các chương trình học - Bài học đến lượt được đưa vào xếp lịch tháng tiếp. - Danh sách phòng học. - Danh sách lớp học. - Danh sách giảng viên. - Các yêu cầu bắt buộc. phòng. - Một lớp không thể học 2 môn cùng một thời điểm. - Môn thể dục sẽ không vào tiết 5-6 của buổi sáng. - Bài học bắt buộc sử dụng phòng thực hành, bãi tập. 1.3.3.2. Ràng buộc mềm - Khoảng. Phục - CB120105 - 12BCNTT2 Giải thuật di truyền giải bài toán lập kế hoạch học tập b. Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm - Phân tích, thiết kế hệ thống theo quy trình xây dựng phần mềm. - Xây
  • 81
  • 704
  • 2

phương pháp lai mạng nơ ron - giải thuật di truyền giải bài toán np-c ứng dụng

phương pháp lai mạng nơ ron - giải thuật di truyền giải bài toán np-c và ứng dụng
. về mạng nơ ron, mạng nơ ron Hopfield, giải thuật di truyền. Đặc biệt trình bầy phƣơng pháp lai mạng Hopfield giải thuật di truyền giải bài toán tối ƣu. Chƣơng ba ứng dụng giải thuật di truyền. Phương pháp lai mạng nơ ron - giải thuật di truyền giải bài toán NP-C ứng dụng& quot;. Nội dung cơ bản của luận văn gồm có ba chƣơng: Chƣơng một giới thiệu sơ lƣợc về một số bài toán NP-C, . 41 2.5.4. Bài toán tối ƣu ràng buộc 41 2.6. Mạng nơ ron Hopfield - giải thuật di truyền giải bài toán tối ƣu. 42 2.7. Kết luận 44 CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG THUẬT GIẢI DI TRUYỀN GIẢI BÀI TOÁN PHÂN
  • 66
  • 263
  • 0

Lai ghép mạng nơron Hopfield giải thuật di truyền giải bài toán tối ưu ràng buộc

Lai ghép mạng nơron Hopfield và giải thuật di truyền giải bài toán tối ưu ràng buộc
. 1.3.3. Mạng Hopfield với bài toán tối ƣu 27 1. 4. Kết luận 30 Chƣơng 2. Giải thuật di truyền tính toán tiến hóa 31 2. 1. Giải thuật di truyền (Genetic Algorithms – GAs) 31 2.1.1 Giải thuật di. xạ một bài toán lên mạng nơ ron. Chƣơng 2: Giải thuật di truyền tính toán tiến hóa. Chƣơng này trình bày về giải thuật di truyền, tính toán tiến hóa, ƣu nhƣợc điểm của giải thuật di truyền. . TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ PHAN VIỆT CƯỜNG LAI GHÉP NƠRON HOPFIELD GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GIẢI BÀI TOÁN TỐI ƯU RÀNG BUỘC LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Chuyên
  • 65
  • 807
  • 0

SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN TRONG BÀI TOÁN ĐIỀU PHỐI CÔNG VIỆC CHO ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY

SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN TRONG BÀI TOÁN ĐIỀU PHỐI CÔNG VIỆC CHO ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY
. TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Bài thu hoạch môn học:TÍNH TOÁN LƯỚI Đề tài: SỬ DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN TRONG BÀI TOÁN ĐIỀU PHỐI CÔNG VIỆC CHO ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY Cán. thi của tác vụ. Nhưng bài toán điều phối công việc trên điện toán đám mây thì khác với bài toán điều phối công việc tổng quát bởi vì dịch vụ tính toán trên điện toán đám mây được cung cấp thông. chương trình điều phối cho người sử dụng theo yêu cầu thời gian thực. Phần cuối là một thuật toán di truyền khác ứng dụng cho bài toán điều phối công việc cho điện toán đám mây nhưng hướng tiếp
  • 21
  • 420
  • 0

luậLý thuyết lọc tối ưu đối với quá trình Gaussian điều kiện áp dụng của nó vào các bài toán thống kê các bài toán điều khiển tối ưu với thời gian rời rạc các bài toán điều khiển tối ưu với thời gian liên tục

luậLý thuyết lọc tối ưu đối với quá trình Gaussian điều kiện và áp dụng của nó vào các bài toán thống kê và các bài toán điều khiển tối ưu với thời gian rời rạc và các bài toán điều khiển tối ưu với thời gian liên tục
. lý thuyết lọc tối ưu đối với quá trình Gaussian điều kiện áp dụng của nó vào các bài toán thống kê các bài toán điều khiển tối ưu với thời gian rời rạc các bài toán điều khiển tối ưu. trình quan sát được. Bài toán lọc tối ưu đối với quá trình quan sát được bộ phận ( , ) θ ξ được hiểu là xây dựng đối với mỗi t (0 )t T ≤ ≤ ước lượng bình phương tối thiểu của hàm h t của. TỐI ƯU: PHÉP NỘI SUY PHÉP NGOẠI SUY CỦA CÁC THÀNH PHẦN CỦA QUÁ TRÌNH GAUSSIAN ĐIỀU KIỆN II1. Phương trình lọc tối ưu Giả sử ( , ) ( , ),0 t t t T θ ξ θ ξ = ≤ ≤ là quá trình ngẫu nhiên trong
  • 80
  • 259
  • 0

đồ án công nghệ thông tin Trình bày thuật toán di truyền giải bài toán Cây Steiner trên đồ thị.

đồ án công nghệ thông tin Trình bày thuật toán di truyền giải bài toán Cây Steiner trên đồ thị.
. cơ sở về đồ thị bài toán Cây Steiner. • Chương 2. Trình bày lý thuyết cơ bản về giải thuật di truyền. • Chương 3. Trình bày thuật toán di truyền giải bài toán Cây Steiner trên đồ thị. • Chương. biểu di n đồ thị 11 2.3 Danh sách kề 12 1.3. Các thuật toán trên đồ thị 13 1.4. Bài toán tối ưu 19 2. BÀI TOÁN CÂY STEINER 23 2.1. Lịch sử bài toán cây Steiner 23 2.2. Lời giải cho bài toán 3. cây Steiner LỜI MỞ ĐẦU Bài toán cây Steiner trong đồ thị là một bài toán NP-khó trong nhóm các bài toán thiết kế mạng (network designed problem). Bài toán tìm cây Steiner nhỏ nhất trên đồ thị
  • 77
  • 485
  • 0

Nghiệm nhớt của phương trình đạo hàm riêng cấp 1 bài toán điều khiển tối ưu với thời gian vô hạn

Nghiệm nhớt của phương trình đạo hàm riêng cấp 1 và bài toán điều khiển tối ưu với thời gian vô hạn
. đạo hàm riêng cấp 1 đối với bài toán điều khiển tối ưu thời gian vô hạn. 3. Nhiệm vụ nghiên cứu -Tìm hiểu về nghiệm nhớt liên tục của phương trình đạo hàm riêng cấp 1; -Tìm hiểu về bài toán điều. lý do trên được sự định hướng của TS. Trần Văn Bằng em chọn đề tài: Nghiệm nhớt của phương trình đạo hàm riêng cấp 1 bài toán điều khiển tối ưu với thời gian vô hạn Nội dung của Luận văn. phương trình đạo hàm riêng cấp 1 vào bài toán điều khiển tối ưu thời gian vô hạn. Chương 1 Kiến thức chuẩn bị Nội dung của chương này chủ yếu được tham khảo từ các tài liệu [3]-[7]. 1. 1 Nghiệm nhớt
  • 57
  • 447
  • 1

Giải thuật gen di truyền giải bài toán lập kế hoạch học tập

Giải thuật gen di truyền giải bài toán lập kế hoạch học tập
MỤC LỤC2DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT6DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ7DANH MỤC BẢNG9MỞ ĐẦU11CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU151.1.ĐẶT VẤN ĐỀ151.2.CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN151.3.PHÁT BIỂU BÀI TOÁN161.3.1.Mô tả quy trình lập kế hoạch học tập của Trường Sĩ quan Tăng thiết giáp.161.3.2.Đầu vào171.3.3.Các ràng buộc171.3.4.Mục tiêu181.3.5.Đầu ra181.4.MÔ HÌNH BÀI TOÁN191.4.1.Các chỉ số191.4.2.Các biến191.4.3.Công thức cho các hàm ràng buộc201.4.4.Công thức cho các hàm mục tiêu201.4.5.Phương pháp giải quyết21CHƯƠNG 2. GIẢI THUẬT DI TRUYỀN222.1.KHÁI NIỆM CƠ BẢN222.1.1. Lịch sử giải thuật di truyền222.1.2. Khái niệm232.2.CÁC THAM SỐ CỦA GIẢI THUẬT DI TRUYỀN352.3.ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN352.4.BÀI TOÁN TỐI ƯU362.4.1.Một số khái niệm362.4.2.Các bài toán tối ưu37CHƯƠNG 3. ÁP DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN GIẢI BÀI TOÁN LẬP KẾ HOẠCH HỌC TẬP TẠI TRƯỜNG SĨ QUAN TĂNG THIẾT GIÁP423.1.CÁC ĐỐI TƯỢNG423.2.BIỂU DIỄN MÔ HÌNH CÁ THỂ433.3.KHỞI TẠO QUẦN THỂ453.4.BIỂU DIỄN CÁC RÀNG BUỘC463.5.CÁC TOÁN TỬ DI TRUYỀN493.5.1.Đột biến493.5.2.Lai ghép503.6.TÍNH ĐỘ THÍCH NGHI CỦA CÁ THỂ523.7.THAM SỐ CỦA GIẢI THUẬT53CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC544.1.GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ544.1.1.Hệ điều hành544.1.2.Nền tảng, ngôn ngữ lập trình544.1.3.Hệ quản trị CSDL544.1.4.Công cụ phát triển ứng dụng quản lý554.1.5.Giải pháp phân quyền sử dụng dữ liệu554.1.6.Giải pháp sao lưu phục hồi564.2.MÔ HÌNH HỆ THỐNG574.2.1.Mô hình triển khai574.2.2.Mô hình xây dựng ứng dụng584.3.THỰC NGHIỆM604.3.1.Cơ sở dữ liệu604.3.2.Dữ liệu mẫu674.3.3.Tham số thử nghiệm684.3.4.Kết quả thử nghiệm684.3.5.Giao diện phần mềm694.4.NHẬN XÉT73CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN HƯỚNG PHÁT TRIỂN755.1.CÁC KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC755.2.HẠN CHẾ755.3.HƯỚNG PHÁT TRIỂN76TÀI LIỆU THAM KHẢO77
  • 80
  • 482
  • 0

Nghiên cứu thuật toán điều khiển xe máy hybrid

Nghiên cứu thuật toán điều khiển xe máy hybrid
... ƣu hóa trình điều khiển xe nhằm nâng cao hiệu suất làm việc xe Với vai trò quan trọng thuật toán điều khiển xe máy hybrid nhƣ nên đề tài chọn là: Nghiên cứu thuật toán điều khiển xe máy hybrid.. . xe; - Các trạng thái hoạt động xe Hybrid (thuật toán điều khiển) Nội dung luận văn đƣợc gói gọn chƣơng: Chƣơng I: Tổng quan chung: Chƣơng II: Mô hình động lực học xe: Chƣơng III: Thuật toán điều. .. Nam xe máy chiếm với số lƣợng lớn khoảng 34 triệu xe (ô tô chiếm khoảng 1,7 triệu), xe máy đa phần dùng chế hòa khí nên hiệu suất nhiên liệu thấp, khí thải ô nhiễm nhiều Do việc nghiên cứu xe máy
  • 60
  • 156
  • 1

DSpace at VNU: Phương pháp tối ưu đàn kiến cho bài toán điều phối xe

DSpace at VNU: Phương pháp tối ưu đàn kiến cho bài toán điều phối xe
... phối xe, vấn đề liên quan phương pháp giải toán Chương 3: Tối ưu đàn kiến toán điều phối xe: Trình bày cách thức chung để áp dụng tối ưu đàn kiến để giải toán điều phối xe Trình bày kết thực nghiệm... 1: Phương pháp Tối ưu hóa đàn kiến ứng dụng Giới thiệu phương pháp tối ưu hóa đàn kiến: lịch sử phát triển, thuật toán ACO, số nguyên tắc ứng dụng ACO Chương 2: Giới thiệu toán điều phối xe, ... thành phố nơi chứa thức ăn xe giống kiến Thuật toán ACO giống với hành vi tìm kiếm thức ăn đàn kiến tự nhiên Điều làm việc mã hóa thuật tốn tối ưu đàn kiến cho tốn điều phối xe đơn giản Đã có nhiều
  • 4
  • 166
  • 1

Nghiệm nhớt của phương trình đạo hàm riêng cấp 1 bài toán điều khiển tối ưu với thời gian vô hạn

Nghiệm nhớt của phương trình đạo hàm riêng cấp 1 và bài toán điều khiển tối ưu với thời gian vô hạn
... đó: Ví dn 1. 1 .13 Ta thay hàm u(x) = |x| thóa mãn: |ur(x)| − = ( 1, 1) {0} u nghi¾m tong quát cna |ur(x)| − = ( 1, 1) khơng phái nghi¾m nhót cna phương trình (theo Ví du 1. 1.2) 1. 1.2 Phép tốn... nhót cna phương trình đao hàm riêng cap vào toán đieu khien toi ưu thòi gian vơ han Chương Kien thNc chuan b% N®i dung cna chương chn yeu đưoc tham kháo tù tài li¾u [3]-[7] 1. 1 1. 1 .1 Nghi¾m... đun theo tùng bien |u(x1, y1)−u(x2, y2)| ≤ ρ(|x1−y1|, |x2−y2|), ∀(x1, y1), (x2, y2) ∈ 1 Ω2 Ví dn 1. 1 .14 Neu u hàm Lipschitz vói hang so Lipschitz L (xem Đ%nh nghĩa 1. 1.24) ta có the chon mơ
  • 106
  • 133
  • 0
1 2 3 4 .. >