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..
