1 / 6

студентка групи 1КН-13мі - Бендерук Ю.А. к.т.н .,проф. Месюра В.І.

Використання навчання на основі протиставлення для розв ’ язання задачі про розподіл економічного навантаження при виробництві продукції на основі методу рою часток. студентка групи 1КН-13мі - Бендерук Ю.А. к.т.н .,проф. Месюра В.І. Постановка задачі розподілу економічного навантаження.

necia
Télécharger la présentation

студентка групи 1КН-13мі - Бендерук Ю.А. к.т.н .,проф. Месюра В.І.

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Використання навчання на основі протиставлення для розв’язання задачі про розподіл економічного навантаження при виробництві продукції на основі методу рою часток студентка групи 1КН-13мі- Бендерук Ю.А. к.т.н.,проф. Месюра В.І.

  2. Постановка задачі розподілу економічного навантаження S – загальний обсяг палива, який необхідно випустити p1, p2, ... pn– кількість палива, яку виробляє кожна станція f – сумарна ціна випуску палива ai, bi, ci – деякі константи, що характеризують i-ту станцію pMini, pMaxi – мінімальний і максимальний обсяг палива, що випускається на i-тій станції

  3. Метод рою часток • – вектор швидкості • –важливість персональної складової • –важливість соціальної складової • –випадкова величина, рівномірно розподілена на відрізку [0;1] • – краща для частки функція пристосованості, що була досягнута під час ітеративного процесу • – поточна функція пристосованості • – краща досягнута під час ітеративного процесу функція пристосованості серед усіх часток популяції • – позиція частки

  4. Метод рою часток із застосуванням оpposition-based learning • на кожній ітерації частки з найгіршою ціною випуску продукції замінюються на протилежні: • виконання нормалізації (для вирівнювання суми випуску продукції по всім підприємствах) • підбір коєфіцієнтів соціалізації та персоналізації на основі opposition-based learning – для часток з найгіршою функцією пристосованності зміна коєфіцієнтів:

  5. Результати Проведено програмну реалізацію та тестування отриманих алгоритмів, відповідно до якого, середня ціна яку отримували алгоритми на вибірці з випадкових тестів є такою: • класичний метод рою часток – 1.123 * 1015 • алгоритм із модифікацією часток за допомогою opposition-based learning– 1.112 * 1015 • алгоритм із модифікацією коефіцієнтів соціалізації та персоналізації за допомогою opposition-based learning– 1.12*1015 Висновок: використання методу рою часток із застосуванням навчання на основі протиставлення для розв'язання задачі про розподіл економічного навантаження при виробництві продукції є цілком доцільним.

  6. Дякую за увагу!

More Related