УНИВЕРСИТЕТ ИТМО
Кафедра «Технологии программирования»



Главная

Новости
 Новости науки
 Важное
 Почетные доктора
 Инновации
 Культура
 Люди
 Разное
 Скартел-Yota
 Стрим
 Смольный
Учебный процесс
 Образование
 Дипломы
 Курсовые проекты
 Лабораторные работы
 Учебные курсы
 Визуализаторы
 Unimod-проекты
 Семинары
 Стипендии
Наука
 События и факты
 Госконтракты
 Статьи
 Диссертации
 Книги
 Презентации
 Свидетельства
 Сотрудничество
Исследования
 Автоматы
 Верификация
 Геном
 Искусственный интеллект
 Генетические алгоритмы
 Движение
 UniMod
 Роботы и агенты
 Нейронные сети
 ФЦП ИТМО-Аалто
 Разное

О нас
 Премии
 Сертификаты и дипломы
 Соревнования по программированию
 Прорыв
 Автографы
 Рецензии

Беллетристика
 Мотивация
 Мысли
Медиа
 Видео
 Фотографии
 Аудио
 Интервью

English
 Home

 Articles
 Posters
 Automata-Based Programming
 Initiatives
 Projects
 Presentations
 UniMod
 UniMod Projects
 Visualizers


Поиск по сайту

Яndex



   Главная / Дипломы / Применение генетических алгоритмов для генерации автоматов при построении модели максимального правдоподобия и в задачах управления (версия для печати)


Применение генетических алгоритмов для генерации автоматов при построении модели максимального правдоподобия и в задачах управления



© 2008 Ю.Д. Бедный
Научный руководитель - докт. техн. наук, профессор А. А. Шалыто

Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики

Магистерская диссертация
Исходные коды
Презентация

Аннотация

Работа состоит их двух основных частей. В первой части устанавливается неприменимость алгоритма Баума-Велша для построения некоторого класса задач скрытых марковских моделей. Далее рассматривается метод, в котором генетические алгоритмы используются для выбора начальных параметров алгоритма Баума-Велша. Такая модификация приводит к значительному улучшению результатов работы алгоритма Баума-Велша. Автором предлагается применять рассмотренный метод для решения практической задачи - нахождения ошибок в автоматах. Рассматривается один тип возможных ошибок - неучтенный переходы. Поставленная задача успешно решается. При этом производится сравнения и с другими возможными подходами, например, с алгоритмом случайного поиска.

Вторая часть работы посвящена решению задач оптимального управления. Сначала выполняется описание задач этого типа на интуитивном уровне. Далее выполняется формальная постановка. Затем указываются проблемы, возникающие при решении поставленной задачи. В частности раскрываются недостатки автоматного подхода. После проведенного анализа предлагается новый метод решения задач оптимального управления, основанный на автоматном подходе. При этом генетические алгоритмы используются для автоматического построения автоматов. Для выяснения практической применимости предложенного метода производится его апробация при построении системы управления танком для популярной компьютерной игры Robocode. Результаты проведенных экспериментов указывают на достаточно высокую эффективность предлагаемого метода.


© 2002—2017 По техническим вопросам сайта: vl.ulyantsev@gmail.com