BEN - odborná literatura s.r.o. je kamenné a internetové knihkupectví specializované na technické knihy.

Umělá inteligence v problémech globální optimalizace

Umělá inteligence v problémech globální optimalizace
 (Zelinka Ivan)
obj. číslo111911
autor Zelinka Ivan
vydal / výrobceBEN - technická literatura
rozsah / vazba232 stran B5 / brožovaná V2
vydání1.
prodáváme od 4.10.2002
ISBN / EAN80-7300-069-5
9788073000691
dostupnostSkladem
Cena
v kamenném obchodě
 
361 Kč
Internetová cena
pro zaslání poštou
340 Kč
Koupit   (ceny včetně DPH)  

Aktualizováno  16.3.2012

Popis

obsah download reakce odkazy keywords

Kniha seznamuje čtenáře se dvěma novými algoritmy evolučního charakteru, jenž umožňují efektivní a jednoduché nalezení globálního extrému. Veškeré informace jsou psány čtivou formou bez nároků na hlubší vzdělání v matematice. Všechny důležité pojmy a výsledky jsou graficky znázorněny pomocí přehledných grafů. Teoretické a praktické výsledky jsou podpořeny simulacemi včetně dostupných kódů v C jazyce, jenž prolínají touto publikací. Smyslem této publikace není podat hluboké teoretické vysvětlení dané problematiky, ale naopak s použitím minimálního množství teorie podat srozumitelné vysvětlení obou algoritmů s důrazem na jejich praktické využití.

Kniha je určena každému, kdo má zájem či potřebu řešit optimalizační problémy bez použití vyšší matematiky. Je určena studentům, učitelům, pracovníkům z praxe, ale i výzkumníkům.

Historie vydání

  • 1. vydání - říjen 2002 - ISBN 80-7300-069-5
  • 1. vydání - připravujeme (elektronická kniha ve formátu PDF)

Stručný obsah

  1. Předmluva
  2. Úvod do problematiky optimalizačních algoritmů
  3. Optimalizace a účelová funkce
  4. Vybrané základní pojmy
  5. Omezení a ošetření krizových stavů
  6. SOMA: samo-organizující se migrační algoritmus
  7. Diferenciální evoluce
  8. Popis ovládání programů SOMA a diferenciální evoluce
  9. Galerie testovacích funkcí
  10. Ukázkové studie
  11. Závěr nebo začátek?

Download

Recenze lektorů a reakce čtenářů

Odkazy

  • Další knihy autora se zobrazí kliknutím na jeho jméno.

Keywords

  • obsah knihy
    Do problematiky optimalizačních algoritmů, Současný stav, Nástin principu vybraných algoritmů, Perspektivy a alternativy, Optimalizace a účelová funkce, Účelová funkce, Účelová funkce jako geometrický problém, Tvorba účelové funkce, Vybrané základní pojmy, Definiční obor algoritmů SOMA a diferenciální evoluce, Společné rysy obou algoritmů, Populace, Omezení a ošetření krizových stavů, Formalizace problému, Omezení kladená na argumenty účelové funkce, Penalizace funkcí, Práce s celočíselnými a diskrétními hodnotami, Soma: Samo-organizující se migrační algoritmus, Parametry a terminologie, Populace, Mutace, Křížení, Princip algoritmu SOMA, Strategie SOMA algoritmu, Závislost SOMA na řídicích a ukončovacích parametrech, Zařazení algoritmu SOMA, Soma a jiné optimalizační algoritmy, Diferenciální evoluce, Historie, Parametry a terminologie, Populace, Mutace, Křížení, Princip činnosti diferenciální evoluce, Varianty diferenciální evoluce, Závislost diferenciální evoluce na řídicích parametrech, Stagnace, Vliv mutace F, Vliv křížící konstanty CR, Vliv velikosti populace NP, Stagnace - doporučená nastavení parametrů, Popis ovládání programů SOMA a diferenciální evoluce, Galerie testovacích funkcí, Ukázkové studie, Testování algoritmu SOMA a diferenciální evoluce, Optimalizace problémů strojního inženýrství, Příklad 1 návrh ozubeného převodu, Příklad 2 návrh tlakové nádoby, Příklad 3 návrh pružiny, Statická optimalizace reaktoru, Optimalizovaný reaktor, Nelineární model reaktoru, Optimalizace s penalizací a suboptimalizací chladicí plochy, Prediktivní řízení, Prediktivní řízení AP a TP, PID regulátor, Optimalizace vyzařovacího pole antény, Učení neuronové sítě, Inverzní fraktální problém, Fraktální geometrie, Inverzní fraktální problém a jeho řešení
  • přehled obrázků
    Princip horolezeckého algoritmu, Princip evoluční strategie, Ant algoritmus, princip, Unimodální účelová funkce jako geometrický problém, Mutimodální účelová funkce jako geometrický problém, Nekonečně mnoho globálních extrémů, Princip prediktivního řízení, Účelová funkce pro odhad parametrů modelu systému, Princip účelové funkce u inverzního fraktálního problému, Konverze extrémů, Ukázky funkcí vykazující kombinace některých vlastností, Populace, Funkce s rostoucími extrémy a dvě náhodně generované populace, Číselné vyjádření dvou náhodně generovaných populací, Konvergence populace ke globálnímu extrému, Vývoj hodnoty účelové funkce během evoluce, Separované prostory možných řešení, Geometrické znázornění práce s celočíselnými a diskrétními hodnotami, Princip ošetření diskrétního parametru jedince, Princip ukončovacího parametru acceptederror, "Prtvector" v grafickém detailu, Princip SOMA - umělý příklad, Směrový vektor, Pohyb jedince po hraně SOMA mnohostěnu v řezu, Soma mnohostěn ve 3D s jedinci ve vrcholech, Princip SOMA, Princip strategie alltoall - umělý příklad, Závislost SOMA na řídicích a ukončovacích parametrech, Ukázkové funkce, Konvergence populace do globálního extrému na swefelově funkci, Aktuální populace vlevo a všechny možné nové pozice, Porovnání různých hodnot pro variace parametru F, Počet možných zkušebních řešení, Vzhled www stránky algoritmů SOMA a DE, Množina bodů (v 1D a 2D realizaci) lišící se od globálního extrému, "1st de jong" - první de jongova funkce, "Rosenbrock's saddle" - rosenbrokovo sedlo, "3rd de jong" - třetí de jongova funkce, "4th de jong" - čtvrtá de jongova funkce., "Rastrigin's function" - rastriginova funkce, "Schwefel's function" - schwefelova funkce, "Griewangk's function" - griewangkova funkce, "Sine envelope sine wave function, Stretched v sine wave function, Test function (ackley), Ackley's function - ackelyho funkce, Egg holder - držák (plato) vajec, Rana's function - ranova funkce., Pathological function - patologická funkce, Michalewicz's function - michalewiczova funkce, Masters's cosine wave function - mastersova cosinová vlnová funkce, De jong's function, Rosenbrock's saddle, De jong's function, De jong's function, Rastrigin's function, Schwefel's function, Griewangk's function, Stretched v sine wave function (ackley), Test function (ackley), Ackley's function, Test function - egg holder, Rana's function, Pathological function, Michalewicz's function, Cosine wave function (masters), Soma, alltoall adaptive, 20 x opakovaná simulace, Ukázky záludných funkcí, Ozubený převod z příkladu 1, Tlaková nádoba z příkladu 2, Pružina, Schéma reaktoru, Chování reaktoru nastaveného pomocí parametrů experta, Statická optimalizace reaktoru, Statická optimalizace reaktoru - vítězný reaktor, Princip simulace, Princip prediktivního řízení, Princip simulace, Mimo (5:2) prediktivní řízení bez penalizace akčních veličin, Stavový prostor řízeného systému a jeho výstup pro w = 1, Stavový prostor řízeného systému a jeho výstup pro w = 3, Schéma zapojení, PID - originální průběh a parametry, PID pokus s vylepšenou účelovou funkcí pomocí DE, PID pokus s vylepšenou účelovou funkcí pomocí SOMA, Řez hyperplochou účelové funkce pro systém řízený regulátorem PID, Spirální anténa, základní princip, Princip konstrukce účelové funkce, Vyzařovací pole originální antény, Vyzařovací lalok antény optimalizované algoritmem SOMA, Historie 100 x opakované optimalizace, Vyzařovací lalok antény optimalizované diferenciální evolucí, Oscilující vývoj globální chyby (metoda backpropagation), Hyperplocha účelové funkce neuron, Vývoj globální chyby při učení umělého neuronu 100 x opakováno, Afinní transformace, Tvorba fraktálu pomocí afinních transformací, Totéž mateřské těleso a jiný výsledný tvar, Tvorba fraktálu kapradina, Tvorba fraktálu strom, Fraktály alej a třešňový sad, Princip tea algoritmu, A jeho barevný výsledek, Princip účelové funkce u inverzního fraktálního problému, Plocha účelové funkce pavouk, 100 x opakovaná historie evoluce hodnoty účelové funkce, Ifp mandelbrotovy množiny, Ifp fraktálu vír, Ifp fraktálu pavouk, Náhodně generované funkce z OFP v rámci AP, Aproximace funkce sin, Aproximace funkce sin pomocí AP, Řešení diferenciální rovnice pomocí AP.
  • přehled tabulek
    Možné uspořádání optimalizačních algoritmů, Tvorba specimenu v jazyce C, Tvorba populace, Význam parametrů SOMA, Příklad perturbačního vektoru pro jedince o 4 parametrech a prt = 0.3, Generování perturbačního vektoru v jazyce C, Pohyb jedince v jazyce C, Význam biologické teminologie v algoritmu SOMA, Definice parametrů, Tvorba populace, Migrační kola v jazyce C, Ukončovací podmínky migrace, Konec a návrat nejlepšího jedince, Hodnoty řídicích parametrů diferenciální evoluce, Křížení v diferenciální evoluci v jazyce C, Definice parametrů, Tvorba populace, Evoluční cyklus, Ukončovací podmínka diferenciální evoluce, Konec a návrat nejlepšího jedince, Princip diferenciální evoluce, Příklad konkrétní populace, Všechna možná řešení (zkušební vektory - jedinci), Soubory přiložených programů, Vybrané funkce programů SOMA a DE, Realizace účelové funkce v jazyce C, Struktura souboru costvalue.c, Po ukončení optimalizace, Detailní výpis v souboru out, Adresářová struktura po rozbalení souboru compiled.exe, Nalezené extrémy u testovacích funkcí pro algoritmus SOMA, Nalezené extrémy u testovacích funkcí pro algoritmus de, Testovací problémy, Alternativní metody použité k řešení testovacích problémů, Optimální řešení získané jinými algoritmy než SOMA, Optimální řešení získané algoritmem SOMA, Alternativní řešení získaná pomocí SOMA., Alternativní řešení získaná pomocí de, Obsah inicializačních souborů pro SOMA a de algoritmus, Realizace účelové funkce v jazyce C, Detailní hlášení o výsledcích optimalizace v souboru typu out, Hranice jednotlivých proměnných pro návrh tlakové nádoby, Optimální řešení tlakové nádoby pomocí SOMA, Odlišná definice omezení g5, Obsah inicializačních souborů pro SOMA a de algoritmus, Realizace účelové funkce v jazyce C, Detailní hlášení o výsledcích optimalizace v souboru typu out, Možné hodnoty průměru prutu pružiny v palcích, Hranice proměnných pro návrh pružiny, Optimální řešení pomocí SOMA, Obsah inicializačních souborů pro SOMA a de algoritmus, Realizace účelové funkce v jazyce C, Detailní hlášení o výsledcích optimalizace v souboru typu out, Rozdíl mezi expertně navrženým a optimalizací získaným reaktorem, Omezení akčních veličin v prediktivním řízení, Nalezené hodnoty regulátoru, Struktura inicializačního souboru antena.txt, Účelová funkce pro optimalizaci vyzařovacího pole antény, Rozdíl mezi neuronovou sítí a klasickým počítačem, Trénovací množina, Struktura inicializačního souboru neuron.txt, Účelová funkce neuron v jazyce C, Nalezené extrémy (totožné s globálním) a jejich souřadnice, Struktura inicializačních souborů jednotlivých IFP, Účelová funkce mandelbrot v jazyce C.

URL adresa

domovská stránka této knihy/zboží na Internetu = trvalá a neměnná internetová adresa:

http://shop.ben.cz/cz/111911-umela-inteligence-v-problemech-globalni-optimalizace.aspx


Jazyky

Amper BRNO