Книга
Содержание
Вернуться в библиотеку
Бионические информационные системы и их практические применения
Закрыть (Esc)
Бионические информационные системы и их практические применения
Зинченко Л.А.
Комарцева Л.Г.
Курейчик В.М.
Редько В.Г.
Курейчик В.В.
Сорокин С.Н.
Цой Ю.Р.
Янковская А.Е.
Ярушкина Н.Г.
Титульный лист
Список сокращений
Глава 1. Модели эволюции и генетические алгоритмы
1.1. Анализ и обзор моделей эволюции
1.2. Элементы теории генетических алгоритмов
1.3. Представление решений в генетических алгоритмах
1.4. Генетические операторы
Глава 2. Бионические методы в САПР микро- и наносистем
2.1. Применение эволюционной адаптации в САПР наносистем
2.2. Применение моделирования отжига в САПР наносистем
2.3. Применение нейронных сетей в САПР наносистем
2.4. Интегрированные системы, базирующиеся на использовании комбинации мягких и детерминированных подходов
Глава 3. Оценка скорости и эффективности эволюционных алгоритмов
3.1. Модель квазивидов
3.2. Качественная картина эволюции
3.3. Стохастический характер эволюционного процесса. Роль нейтрального отбора
3.4. Оценка скорости и эффективности эволюционного процесса
3.5. Результаты численного моделирования
3.6. Модель узкого канала и мажорирующая модель
3.7. Модель эволюционного поиска минимумов энергии спинового стекла
Глава 4. Нейроэволюционные алгоритмы и сложные адаптивные системы
4.1. Нейроэволюционные алгоритмы
4.2. Сложные адаптивные системы
Глава 5. Нейроэволюционные модели в интеллектуальных системах поддержки принятия решений
5.1. Архитектура динамической ИСППР
5.2. Адаптация модулей ИСППР к решаемой задаче
5.3. Разработка алгоритма извлечения правил из обученной НС
Глава 6. Применение операторов многородительского скрещивания и кроссинговера высоких степеней в задачах проектирования вибраторных антенн
6.1. Антенны Яги-Уда и основные расчетные соотношения, используемые при расчете их параметров
6.2. Методы представления информации о параметрах антенны
6.3. Описание операторов кроссинговера высоких степеней и многородительского скрещивания
6.4. Функции пригодности, используемые при проектировании вибраторных антенн
6.5. Определение оптимальных параметров алгоритмов решения задачи многокритериальной оптимизации
6.6. Результаты применения операторов многородительского скрещивания и кроссинговера высших степеней к решению задачи многокритериальной оптимизации вибраторных антенн
Глава 7. Генетическая оптимизация при автоматизированном проектировании информационных вычислительных сетей
7.1. Генетическая оптимизация сложных технических систем
7.2. Классификация генетических алгоритмов, применимых в автоматизированном проектировании
7.3. Параметризация стандартного ГА
7.4. Параметризация эволюционной стратегии
7.5. Параметризация мобильного генетического алгоритма
7.6. Особенности вычислительной сети как объекта генетического структурного синтеза
7.7. Генетическая оптимизация размещения сервисов на транспортной схеме вычислительной сети
7.8. Алгоритм размещения сервисов
7.9. Анализ размещения сервисов по топологической схеме ВС. Оптимизация вариантов размещения прикладных процессов проектной организации
7.10. Программная реализация генетической компоненты САПР ВС
7.11. Выводы о результативности генетической оптимизации в задачах САПР
Глава 8. Эволюционные преобразования и генетические алгоритмы в тестовом распознавании образов
8.1. Матричная модель представления знаний. Основные понятия и определения
8.2. Закономерности в данных и знаниях
8.3. Построение диагностических тестов
8.4. Построение смешанных диагностических тестов
8.5. Построение безызбыточных безусловных диагностических тестов и принятие решений
8.6. Построение оптимального подмножества безызбыточных безусловных диагностических тестов
Заключение
Глоссарий