Розробка генетичного алгоритму для задачі OneMax з використанням пакету DEAP
Ескіз недоступний
Дата
2024-12
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
DTEU
Анотація
У кваліфікаційній роботі розглянуто розробку генетичного алгоритму для розв’язання задачі OneMax з використанням програмного пакету DEAP. Проаналізовано особливості генетичних алгоритмів, їх ключові елементи, зокрема, селекція, схрещення та мутація. Детально досліджено функціональність пакету DEAP, який використовується для побудови гнучких і налаштовуваних еволюційних моделей. Основним результатом роботи є створення та налаштування генетичного алгоритму, оптимізованого для задачі OneMax, із проведенням експериментального аналізу продуктивності. Отримані результати дозволяють оцінити вплив параметрів алгоритму на його ефективність та можуть бути застосовані для вирішення інших задач оптимізації в галузі інформаційних технологій.
Ключові слова: генетичний алгоритм, OneMax, оптимізація, DEAP, еволюційні обчислення.
The thesis focuses on the development of a genetic algorithm for solving the OneMax problem using the DEAP software library. The study analyzes the characteristics of genetic algorithms and their key components, including selection, crossover, and mutation. The functionality of the DEAP library, which is used to build flexible and customizable evolutionary models, is explored in detail. The main outcome of the work is the design and configuration of a genetic algorithm optimized for the OneMax problem, accompanied by an experimental performance analysis. The obtained results provide insights into the impact of algorithm parameters on its efficiency and can be applied to solve other optimization problems in the field of information technology. Keywords: genetic algorithm, OneMax, optimization, DEAP, evolutionary computing.
Опис
КВАЛІФІКАЦІЙНА РОБОТА