Решение задачи оптимального использования торговых агентов с помощью генетического алгоритма

виртуальная реальность торговые агенты генетические алгоритмы хромосомы кроссовер мутации алгоритм Флойда Флойда алгоритм алгоритм Дейкстры Дейкстры алгоритм алгоритм Йена Йена алгоритм

Проблемы контроля движения химических веществ, поступающих в окружающую среду в качестве загрязнителей, Температура во Вселенной, ...

Актуальные проблемы современной науки, 5, 2010 Мухамедиева Д.Т., доктор технических наук, ведущий научный сотрудник Агзамходжаева М.Р., аспирант (Институт математики и информационных технологий Академии наук Республики Узбекистан) РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТОРГОВЫХ АГЕНТОВ С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА GENETIC ALGORITHM OF THE DECISION OF A TASK OF OPTIMUM USE OF THE TRADE AGENTS Рассматривается генетический алгоритм решения задачи оптимального использования торговых агентов. <...> Для реализации товаров фирма располагает n торговыми агентами, каждого из которых она направляет в один из городов. <...> Профессиональный уровень агентов различен; доля реализуемых i -м торговым агентом покупательных , характеризующий величину покупательных способностей, реализуемых i -м торговым агентом в j -м городе. <...> Решить задачу о назначениях – значит найти xij , удовлетворяющие (2) и доставляющие минимум функции (1). <...> Существуют три наиболее эффективных алгоритма нахождения кратчайшего пути: • алгоритм Дейкстры (используется для нахождения оптимального маршрута между двумя вершинами); • алгоритм Флойда (для нахождения оптимального маршрута между всеми парами вершин); • алгоритм Йена (для нахождения k-оптимальных маршрутов между двумя вершинами). <...> При увеличении их количества задача поиска кратчайшего пути усложняется. <...> При разработке генетических процедур основное влияние уделялось разработке с учетом знаний о предметной области методов кодирования решений, модификации генетических операторов и организации эволюционного процесса. <...> Генерация промежуточной популяции (intermediate generation) путем отбора (selection) текущего поколения. <...> Скрещивание (recombination) особей промежуточной популяции путем кроссовера (crossover), что приводит к формированию нового поколения. <...> Кроссинговер заключается во взаимном обмене генами между «родителями» – хромосомами предварительно выбранной пары. <...> Предварительно задается величина PK – вероятность кроссинговера <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт