Главная страница   
Экстренная связь
Сейчас на сайте

Админов: 2 из 8
Исполнителей: 6 из 145
Клиентов: 15 из 4166

Наша помощь
Оценить задание
• Программирование
Информатика
Базы данных
СУБД
• Разработка ПО
Бухгалтерский учёт
Экономика, Аудит
Финанс. менеджмент
Финансовый анализ
Эконом. теория
Эконом. предприятия
Финансы и кредит
Менеджмент
Маркетинг
• ТУСУРовцам
Юриспруденция
Право
Психология
Психологическая консультация
Математика
Исследование операций
Методы оптимизации
Физика
Радиотехника
Электроника
Схемотехника
Механика
Метрология
• Перефразирование
История
Английский
Другой предмет
Заготовки
• Каталог
Программирование
Экономика, Аудит
Бухгалтерский учёт
Финансы и кредит
Юриспруденция
Право
История
Психология
Механика
Информация
О сайте
Наши цены
Соглашение
Наши гарантии
Способы оплаты
Вопросы и ответы
Отзывы клиентов
Бонусы и скидки
Вакансии
Написать письмо
Мы работаем
ЕЖЕДНЕВНО
с 9:30 до 23:30 msk
Поиск по сайту
Разное
Архив заказов
Анекдоты
Облака тегов
Карточные игры
Преподы-монстры
Антиплагиат
Мысли вслух












Грызи гранит не портя зубы;)


Яндекс.Метрика








Класс!
















Лабораторная работа
Лабораторная работа №1. Исследование сравнительной эффективности градиентного и покоординатного методов оптимизации. Лабораторная работа №2. Исследование сравнительной эффективности дискретных методов оптимизации
в среде программирования C#


Если Вы считаете, что данная страница каким-либо образом нарушает Ваши авторские права, то Вам следует обратиться в администрацию нашего сайта по адресу info@kursovik.com либо через форму обратной связи

Среда программирования: C#

Название работы: Лабораторная работа №1. Исследование сравнительной эффективности градиентного и покоординатного методов оптимизации. Лабораторная работа №2. Исследование сравнительной эффективности дискретных методов оптимизации

Вид работы: Лабораторная работа

Описание: Лабораторная работа № 1. Исследование сравнительной эффективности градиентного и покоординатного методов оптимизации

Цель работы: исследовать, насколько покоординатный спуск медленнее, чем градиентный. Овладеть навыками подключения подпрограмм, реализующих оба метода.

Работа выполняется парами магистрантов.

Ход работы
1. Получить у преподавателя тексты подпрограмм, выполняющих градиентный спуск с автоматическим выбором шага. Ознакомиться с комментариями в тексте подпрограмм GradDown, GoldenSelection, понять их работу.
2. Найти подпрограмму, вычисляющую оптимизирующую функцию. Заменить функцию на . Значения A, B, C – по вариантам.
Вариант А В С
1 2 4 3
2 2,5 3,5 2,5
3 1,5 4,5 2,5
4 2 3,5 3,5
5 1,5 3,5 3

3. Принять начальной точкой {–0.4, –0.4}, задаться погрешностью .
4. В любом математическом пакете (например, MathCAD) или вручную найти точное значение минимума, решая (численно или аналитически) систему .
5. Написать программу на любом языке программирования, используя предоставленный код. Программа должна, кроме прочего, определять время, затраченное на поиск минимума.
6. Выполнить спуск, сравнить полученный результат с точным (определенным аналитически выше), определить, достигнута ли требуемая погрешность. Определить время работы градиентного метода оптимизации T1.
7. Написать по аналогии с функцией GradDown функцию покоординатного спуска StepDown, используя пример. Функция должна обеспечивать спуск по любому количеству координат, при этом должен использоваться один цикл. То есть конструкция типа
for(x=x0-dx; x<=x0+dx; x+=dx)
for(y=y0-dy; y<=y0+dy; y+=dy)
…..
является недопустимой. Подсказка: переменные, описывающие координаты, должны быть элементами массива.
8. Включите написанную функцию в свою программу, обеспечив для пользователя программы удобство выбора метода спуска, начального шага dx = dy = &#916;>&#949; и дробления шага.
9. Изменяя начальный шаг в разумных пределах, определить время спуска T2(&#916;) покоординатным методом. Определить, достигнута ли требуемая погрешность в каждом случае.
10. Построить график сравнения эффективности методов градиентного и покоординатного спуска. Объяснить результат.
11. Исследовать зависимость времени покоординатного спуска от величины коэффициента дробления шага при каком-то неизменном &#916;. Построить график, объяснить результат.
12. Отчет о лабораторной работе должен содержать:
a. Описание проделанной работы.
b. Полный листинг полученной программы, скриншот экранной формы.
c. Вывод аналитического значения минимума (если с использованием математического пакета – то и листинг).
d. Сведения о времени спуска и погрешности метода градиентного спуска.
e. Графики (см. п. 10 и п. 11) и выводы по ним.
13. Отчет должен быть оформлен в соответствии с требованиями к оформлению и сдан в виде doc-(docx-)файла.


Лабораторная работа № 2. Исследование сравнительной эффективности дискретных методов оптимизации

Цель работы: исследовать сравнительную эффективность дискретных методов оптимизации (случайный перебор, полный перебор, генетические алгоритмы). Овладеть навыками подключения подпрограмм, реализующих эти методы, на примере задачи о рюкзаке (максимизация стоимости вещей известного объема, помещаемых в рюкзак с ограниченным суммарным объемом).

Работа выполняется парами магистрантов.

Ход работы

1. Получить у преподавателя библиотеку MathHarrixLibrary, реализующую, в том числе, метод генетических алгоритмов, пример организации случайного поиска и файл LongA.cpp, в котором реализовано длинное число с произвольным основанием.
2. Задаться собственными данными об объеме рюкзака, объеме и стоимости набора вещей достаточной длины N.
3. Задаться функцией критерия (эффективность метода). Это может быть
a. стоимость вещей, находящихся в рюкзаке (обычно);
b. отношение стоимости вещей в рюкзаке к объему вещей, взятых в рюкзак;
c. отношение стоимости вещей, взятых в рюкзак, к остатку пустого объема в рюкзаке (надо следить, чтобы не получилось деления на нуль);
d. время максимизации стоимости вещей, взятых в рюкзак;
e. отношение стоимости вещей, взятых в рюкзак, к времени максимизации;
f. и т.п.
4. Написать программу, использующую случайный перебор (с указанием количества вариантов, не превышающих количество вариантов полного перебора 2N), полный перебор и генетические алгоритмы (с указанием настроек ГА, включая количество популяций). Программа должна давать пользователю выбрать и настроить метод, измерять время работы метода.
5. Увеличивая длину набора вещей (параметр исследования) построить таблицу и графики зависимости эффективности метода (п. 3) от N. Для методов случайного поиска и генетических алгоритмов, при каждом запуске выдающих разные результаты, эффективность вычислять как среднее значение по 10 запускам программы.
6. Отчет о лабораторной работе должен содержать:
a. Описание проделанной работы.
b. Полный листинг полученной программы, скриншот экранной формы.
c. График и таблицу (см. п. 5)
d. Объяснения полученного результата.
7. Отчет должен быть оформлен в соответствии с требованиями к оформлению и сдан в виде doc-(docx-)файла.

Год: 2017

<<< Назад к списку

Данный заказ (лабораторная работа) выполнялся нашим сайтом в 2017-м году, в рамках этого заказа была разработана программа в среде программирования C#. Если у Вас похожее задание' на программу, которую нужно написать на C#, либо на другом языке программирования, пожалуйста заполните форму, приведённую ниже, после чего Ваше задание в первую очередь рассмотрит наш программист, выполнявший в 2017-м году этот заказ, если он откажется, то Ваше задание оценят другие наши программисты в течение 48-и часов, если оценка нужна срочно, просим Вас оставить пометку об этом - напишите в тексте задания фразу "СРОЧНЫЙ ЗАКАЗ".

Купить эту работу

Тел.: +7(937)424-22-35
Viber: +7(937)424-22-35
Telegram: +7(937)424-22-35
ВКонтакте: vk.com/kursovikcom
E-mail: info@kursovik.com
Skype: kursovik.com
ICQ: 842235




ВНИМАНИЕ ! Сотрудники сайта KURSOVIK.COM в своей работе осуществляют сбор, обработку и обобщение информации по предложенным клиентам темам. Результатом данной работы является информационная подборка, которая НЕ ЯВЛЯЕТСЯ готовой НАУЧНОЙ РАБОТОЙ, она лишь служит основой для её написания самим клиентом.
Данный сайт НЕ ЯВЛЯЕТСЯ средством массовой информации.
Данный сайт НЕ ЯВЛЯЕТСЯ рекламой каких-либо товаров или услуг.
© 2001-2018 kursovik.com
➥ Оценить задание
➥ Контакты