Metody optymalizacji dynamicznej...
218 Kč
Sleva až 70% u třetiny knih
Celem głównym pracy jest zastosowanie wybranych metod heurystyczno-
-symulacyjnych do rozwiązywania liniowo-dynamicznych modeli decyzyjnych produkcji
roślinnej przeciętnego gospodarstwa rolnego oraz analiza porównawcza rozwiązań
otrzymanych za ich pomocą.
Cele szczegółowe pracy:
zastosowanie metod: algorytmu genetycznego, pattern search i sztucznych
sieci neuronowych do optymalizacji dynamicznej struktury produkcji roślinnej
w przeciętnym gospodarstwie rolnym,
wykorzystanie zasady Bellmana do dekompozycji i budowy etapowych modeli liniowo-
-dynamicznych (szeregowych i szeregowo-równoległych) oraz analiza dokładności
rozwiązań i czasów trwania obliczeń,
porównanie rozwiązań metod algorytmu genetycznego, pattern search i sztucznych
sieci neuronowych (dokładność, czas obliczeń),
budowa i rozwiązanie liniowo-dynamicznych modeli dualnych.
Hipoteza pracy: Metody algorytmu genetycznego, pattern search i sztucznych sieci
neuronowych są użytecznym narzędziem w ustaleniu struktury produkcji rolniczej
w okresach wieloletnich. Otrzymane za ich pomocą maksymalne wielkości dochodu
rolniczego są zbieżne do rozwiązania optymalnego metodą simplex (PL) liniowo-
-dynamicznego modelu przeciętnego gospodarstwa i pozwalają na opcjonalny wybór
planów różniących się strukturą produkcji roślinnej.
- ze wstępu
-symulacyjnych do rozwiązywania liniowo-dynamicznych modeli decyzyjnych produkcji
roślinnej przeciętnego gospodarstwa rolnego oraz analiza porównawcza rozwiązań
otrzymanych za ich pomocą.
Cele szczegółowe pracy:
zastosowanie metod: algorytmu genetycznego, pattern search i sztucznych
sieci neuronowych do optymalizacji dynamicznej struktury produkcji roślinnej
w przeciętnym gospodarstwie rolnym,
wykorzystanie zasady Bellmana do dekompozycji i budowy etapowych modeli liniowo-
-dynamicznych (szeregowych i szeregowo-równoległych) oraz analiza dokładności
rozwiązań i czasów trwania obliczeń,
porównanie rozwiązań metod algorytmu genetycznego, pattern search i sztucznych
sieci neuronowych (dokładność, czas obliczeń),
budowa i rozwiązanie liniowo-dynamicznych modeli dualnych.
Hipoteza pracy: Metody algorytmu genetycznego, pattern search i sztucznych sieci
neuronowych są użytecznym narzędziem w ustaleniu struktury produkcji rolniczej
w okresach wieloletnich. Otrzymane za ich pomocą maksymalne wielkości dochodu
rolniczego są zbieżne do rozwiązania optymalnego metodą simplex (PL) liniowo-
-dynamicznego modelu przeciętnego gospodarstwa i pozwalają na opcjonalny wybór
planów różniących się strukturą produkcji roślinnej.
- ze wstępu
Autor: | Anna Landowska |
Nakladatel: | Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego |
ISBN: | 9788379723850 |
Rok vydání: | 2020 |
Jazyk : | Polština |
Vazba: | Měkká |
Počet stran: | 150 |
Mohlo by se vám také líbit..
-
Open World First Workbook without Ans...
Anna Landowska
-
Filipa Hainhofera dziennik podróży...
Lisa Campion
-
Dualność oceniania w szkolnictwie pol...
Lidia Pawlusińska
-
Ikonografia godeł cechowych na Pomorz...
Agnieszka Pawłowska
-
Cybernetyka w zarządzaniu organizacją
Zdzisław Gomółka
-
Mit, baśń i legenda jako źródło inspi...
praca zbiorowa
-
Erozja wydm pod wpływem spiętrzenia s...
Piotr Herman, Paweł Łabuz, Tomasz Safjański