travenos / genetics

Three tasks for course work on Methods of Intelegent Control and Data Processing

genetics

Три задания из курсовой работы по методам интеллектуального управления и обработки информации

Курсовая работа включает выполнение 3-х заданий по программированию генетических алгоритмов на языке Python.

Задание 1. "Моделирование процесса эволюции популяций в генетических алгоритмах"

Цель. Разработать алгоритм моделирования эволюции популяции в ГА.
Реализовано в файле task1.py

Задание 2. "Глобальная оптимизация многомерных функций"

Цель. Разработать программу поиска глобального экстремума функции:

F(x₁, x₂, x₃) = (x₁+1)²(x₂+2)⁴(x₃+3)⁶sin²(π(|x₁|+|x₂|+|x₃|)).

Реализовано в файле task2.py.

Задание 3. "Задача о рюкзаке"

Цель. Дать постановку и программное решение задачи рюкзаке.
Задача о рюкзаке (задача о ранце) относится к классу NP-полных задач комбинаторной оптимизации. Своё название она получила от конечной цели: уложить как можно большее число ценных вещей в рюкзак при условии, что вместимость рюкзака ограничена.
Реализовано в файле task3.py.

Для работы всех программ необходим Python 3 и библиотека numpy.

В папке with_plots находятся те же самые программы, но перед завершением их работы строятся графики.
Для отображения графиков необходима библиотека matplotlib.

В файле gray_code.py находится несколько функций для преобразования в код Грея и обратно.

Барашков А.А., 2017