
на первый
заказ
Решение задач на тему: Специальная часть. Постановка задачи и анализ исходных данных
Купить за 100 руб.Введение
.2 Санитарно-гигиенические факторы.2.1 Микроклимат
.2.2 Освещение
.2.3 Электробезопасность
.2.4 Шум
.2.5 Вибрация
.2.6 Электромагнитные излучения (ЭМИ)
.2 Эргономика рабочего места
.3 Психофизиологические факторы
.4 Расчет освещенности
Выводы
Заключение
Список использованной литературы
Приложение 1
Приложение 2
Приложение 3
Приложение 4
Введение
В данной дипломной работе рассматривается использование алгоритма муравья для решения задачи коммивояжера.
В основу алгоритма муравья положена имитация жизнедеятельности муравьиных колоний. При этом колония рассматривается как многоагентная система, в которой каждый агент (муравей) действует автономно по определенным правилам. Поскольку в основе алгоритма лежит моделирование передвижения муравьев по различным путям, такой подход может стать эффективным способом поиска рациональных решений для задач оптимизации, допускающих графовую интерпретацию.
Задача коммивояжера - traveling salesman problem (TSP) - является NР-сложной задачей дискретной оптимизации. Для нее еще не найдено и возможно не существует быстрых полиномиальных алгоритмов. В общем виде на графах задача формулируется следующим образом: необходимо найти минимальный маршрут, проходящий через указанные узлы графа хотя бы по одному разу с последующим возвратом в исходный узел.
В настоящее время задача коммивояжера находит много практических применений в таких областях как:
Оптимизация в сетях
Оптимизация маршрутов
Приложения в кристаллографии
Управление роботами
Обработка печатных плат
Исследование ДНК
Городами в различных задачах могут выступать как физические объекты, так и процессы, и другие сущности.
В частности, задача коммивояжера практически без изменений может применяться для составления маршрута облета местности летательным аппаратом.
Таким образом, поиск точных и приближенных способов решения задачи коммивояжера остается актуальным и с теоретической и с практической точек зрения.
На практике при облете местности могут появиться условные препятствия, которые располагаются на пути облета точек маршрута летательным аппаратом. Такими условными препятствиями могут оказаться объекты, над которыми запрещен полет, например населенные пункты, лесистая местность, задымленная местность, любые опасные участки. В данной дипломной работе рассмотрена задача построения минимального маршрута при условии наличия препятствий.
Научная новизна
Для достижения поставленных целей решены следующие задачи:
. Разработан алгоритм обхода препятствий, позволяющий строить возможные маршруты, не пересекающие границы препятствий.
. Разработанный алгоритм обхода препятствий применен к алгоритму муравья для решения задачи коммивояжера.
Оглавление
- Введение- Специальная часть
- Постановка задачи и анализ исходных данных
- Обзор известных алгоритмов для решения поставленной задачи
- Алгоритм А
- Метод ветвей и границ
- Метод ближайшего соседа
- Алгоритм поиска в глубину ширину
- Алгоритм Дейкстры
- Алгоритм Джонсона
- Алгоритм муравья
- Алгоритм муравья, основные понятия
- Биологические основы
- Начальная популяция
- Движение муравья
- Пример итерации
- Разновидности алгоритма муравья
- Построение алгоритма движения муравья и моделирование этого алгоритма на ЭВМ
- Ограничения, накладываемые на агента в стандартной постановке задачи коммивояжера
- Алгоритм обхода препятствий
- Пример работы алгоритма обхода препятствий
- Структура данных алгоритма муравья
- Использование графа видимости в алгоритме муравья
- Моделирование алгоритма муравья на ЭВМ
- Анализ полученных результатов
- Экономическая часть
- Определение целесообразности разработки алгоритма
- Определение трудоемкости разработки алгоритма и ПП
- Календарное планирование
- Расчет заработной платы основного персонала
- Определение затрат на создание алгоритмов и ПП
- Расчет экономической эффективности
- 7 Выводы
- Охрана труда и окружающей среды
Заключение
В данном разделе был проведен расчет затрат на разработку алгоритма муравья для решения задачи коммивояжера. На основании величины уровня экономической эффективности (ЕПП=1.02), а также срока окупаемости затрат на создание алгоритма и ПП (около 11 месяцев) можно сделать вывод о том, что разработка и внедрение данного ПП являются экономически целесообразными и эффективными.или зарегистрироваться
в сервисе
удобным
способом
вы получите ссылку
на скачивание
к нам за прошлый год