Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Синтез алгоритмов оптимизации на основе математических моделей поведения

Диссертация: Синтез алгоритмов оптимизации на основе математических моделей поведения
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Математические модели адаптации позволяют выписать в каждом конкретном случае оптимизируемый функционал и алгоритм оптимизации этого функционала в явном виде, что в свою очередь позволяет, с одной стороны, проводить синтез алгоритмов оптимизации, предназначенных для решения сложных задач оптимизации и, с другой стороны, определять классы задач, которые могут быть решены этими алгоритмами. Так… Читать ещё >

Содержание

  • ВВЕДЕНИЕ. б
  • ГЛАВА I. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ СИНТЕЗА БИОНИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ. II
    • I. I. Классификация и анализ типичных трудностей задач математического программирования. II
      • 1. 2. Анализ бионических принципов синтеза алгоритмов решения сложных задач оптимизации
      • 1. 3. Выводы и постановка задачи
  • ГЛАВА II. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ АДАПТИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ КАК
  • ОСЮВА СИНТЕЗА АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ
    • 2. 1. Механизмы адаптации биологических систем
    • 2. 2. Математическая модель поведения и ее основные свойства
    • 2. 3. Оптимизируемые функционалы и алгоритмы оптимизации этих функционалов применительно к различным экспериментальным ситуациям
    • 2. 4. Методы оценки параметров моделей поведения
  • Выводы
  • ГЛАВА III. СИНТЕЗ БИОНИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ
    • 3. 1. Поиск в адаптирующемся подпространстве
    • 3. 2. Алгоритмы случайного поиска с двухуровневой адаптацией
    • 3. 3. Система смешанной оптимизации, ее теоретические основы и методика построения
    • 3. 4. Алгоритмическая реализация оптимизирующей системы
    • 3. 5. Равномерный наброс в заданную область как необходимый элемент в оптимизирующей системе
  • Выводы
  • ГЛАВА 1. У. ПОСТАНОВКА И РЕШЕНИЕ НЕКОТОРЫХ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ, ВОЗНИКАЮЩИХ В ПРАКТИКЕ ОПТИМАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ
    • 4. 1. Постановка задачи выбора оптимальных параметров поддонов форм для изготовления железобетонных изделий
    • 4. 2. Решение задачи выбора оптимальных параметров поддонов форм для изготовления железобетонных изделий
    • 4. 3. Решение задачи выбора оптимальных параметров тягового электродвигателя
  • Выводы
  • ЗАКЛШЕНИЕ

Синтез алгоритмов оптимизации на основе математических моделей поведения (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В решениях ХХУ1 съезда КПСС указывается на необходимость «повышать в оптимальных пределах единичные мощности машин и оборудования при одновременном уменьшении их габаритов, металлоемкости, энергопотребления и снижения стоимости на единицу конечного эффекта» С 5.2], стр.. Выполнение этой важной задачи на практике требует новых подходов при проектировании машин и оборудования, что в свою очередь приводит к необходимости постановки сложных задач оптимизации, которые зачастую не могут быть решены классическими методами и требуют разработки новых методов их решения.

В связи с этим проблема синтеза новых классов алгоритмов таких, которые могли бы успешно решать сложные задачи оптимального проектирования, является актуальной.

На наш взгляд, к аислу наиболее перспективных методов решения таких задач относятся методы случайного поиска, в том числе и бионические.

Диссертационная работа посвящена синтезу алгоритмов оптимизации и оптимизирующей системы на основе математических моделей поведения биологических систем.

Материалом для исследования послужили эксперименты по изучению поведения животных, проведенные в лаборатории бионики Харьковского государственного педагогического института под руководством профессора А. П. Крапивного.

Дель исследования-: состояла в следующем.

Изучить различные виды адаптивного поведения животных, построить математические модели такого поведения и на их основе синтезировать ряд алгоритмов оптимизации и оптимизирующую систему, которые были бы способны решать сложные задачи математического программирования и апробировать их на реальных задачах оптимального проектирования.

Первая глава диссертационной работы посвящена анализу сложных задач математического программирования и бионических принципов синтеза алгоритмов их решения, а также постановке задачи исследования.

На основе проведенного анализа делается вывод о необходимости синтеза новых классов алгоритмов и оптимизирующих систем таких, которые могли бы успешно решать сложные задачи математического программирования, а также о том, что одним из возможных подходов к решению поставленной проблемы является использование при синтезе алгоритмов оптимизации математических моделей поведения.

Сделанные выводы естественно приводят в постановке задачи исследования, которая последовательно решается во второй, третьей и четвертой главах диссертации.

Во второй главе изучаются механизмы адаптации биологических систем, рассматривается математическая модель поведения, включающая модели изучаемых механизмов адаптации, рассматриваются методы оценки параметров моделей поведения, подвергается анализу функционирование обучающейся системы (ОС) в стационарной случайной среде и, исходя из математической модели, описывающей поведение ОС в этой среде, выписываются и анализируются задачи оптимизации, решаемые системой, и алгоритмы решения этих задач.

В третьей главе рассматриваются и изучаются алгоритм поиска в меняющемся подпространстве и различные модификации алгоритма поиска одним автоматом. Кроме отдельных алгоритмов, втретьей главе рассматривается также оптимизирующая система, работающая в автоматическом режиме. При этом множество оптимизируемых параметров может иметь как непрерывные, так и дискретные переменные. Система состоит из набора оптимизирующих средств и управляющих блоков. Оптимизирующие средства следующие: равномерный Наброс в заданную область, глобальное исследование, локальное уточнение, а также специальный блок, осуществляющий преобразование дискретных переменных в непрерывные (при помощи рандомизации). Локальный и глобальный поиск осуществляется коллективом автоматов Буша-Мост елл ера с тактическим и стратегическим обучением. Для равномерного наброса разработан специальный метод, не требующий задания охватывающего брува^что позволяет решать задачи большой размерности и с «плохой» формой поисковой области. Управляющая часть осуществляет распределение ресурсов машинного времени между оптимизирующими средствами и формирует последовательность их применения, используя для этого значения входного вектора признаков, поступающего в систему вместе с задачей. Потребитель может задавать лишь те компоненты этого вектора, которые ему известны.

В четвертой главе анализируются постановка и методы решения задачи выбора оптимальных параметров поддонов форм для изготовления железобетонных изделий по различным критериям оптимальности, ставится и решается, задача выбора оптимальных параметров поддонов по минимуму суммарной незагруженной площади поддонов форм, рассматривается и решается задача выбора оптимальных параметров тягового электродвигателя по максимуму коэффициента полезного действия.

Научная новизна работы заключается, на наш взгляд, в следующем.

I. Обосновано понятие адаптивного экранирования входной информации как самостоятельного вида обучения.

2. Построена и изучена новая математическая модель поведения, учитывающая адаптивное экранирование, реакцию экстрашляции и реакцию остаточного стремления, и обладающая обоими видами генерализаций — стимульной (афферентной) и на реакциях (эфферентной) .

3. Разработано два новых метода оценки параметров стохастических моделей поведения.

На основе математических моделей поведения синтезирован ряд новых алгоритмов и система смешанной оптимизации, предназначенных для решения трудных задач математического программирования.

5. Разработан и включен в систему смешанной оптимизации новый эффективный метод наброса заданного числа точек в область любой конфигурации.

6. Осуществлена математическая постановка задачи выбора оптимальных параметров поддонов форм для изготовления железобетонных изделий по минимуму суммарной незагруженной площади.

Практическая ценность полученных результатов, на наш взгляд, заключается в следующем.

1. Осуществлена программная реализация синтезированных поисковых алгоритмов и системы смешанной оптимизации.

2. Решен ряд конкретных задач по выбору оптимальных параметров поддонов форм. Полученные результаты были использованы в проектах Харьковского филиала конструкторско-технологического института (ХФКТИ) при разработке альбома рабочих чертежей системы универсально-сборных переналаживаемых форм для изготовления широкой номенклатуры железобетонных изделий, внедренных в ряде организаций строительных министерств. Экономическая эффективность от внедрения разработки составляет 50,4 тыс. руб., подтвержденная соответствующим актом.

3. Решена задача выбора оптимальных параметров тягового электродвигателя. Полученные результаты были использованы в проектных разработках НИИ завода «Электротяжмаш». Экономическая эффективность от внедрения разработки составляет 40 тыс. руб., подтвержденная соответствующим актом.

4. Программы алгоритмов и системы смешанной оптимизации систематически используются при решении задач оптимального проектирования, возникающих в ХФК. ТИ при разработке проектов оборудования для предприятий по производству железобетонных изделий и на предприятии НИИ завода «Электротяжмаш» при разработке проектов электродвигателей.

Результаты работы апробировались на IX Всесоюзном семинаре по случайному поиску, проходившем в Харькове в 1972 г., на республиканской научно-технической конференции по применению радиофизики и электроники в биофизических исследованиях, проходившей в Харькове в 1973 г., на семинаре «Вопросы эвристического моде-лирования» ИК АН УССР в 1973 р., на У1 Всесоюзной орнитологической конференции, проходившей в Москве в 1974 г., на П Всесоюзном совещании по поведению животных, проходившем в Москве в.

1977 г", на Второй международной конференции стран СЭВ по основным проблемам бионики «Бионика-78», проходившей в Ленинграде в.

1978 г., на Деловой встрече ученых «Случайный поиск в задачах дискретной оптимизации», проходившей в Харькове в 1983 г., на Ш рабочем совещании «Статистические методы в угольной промышленности», проходившем в Мевдуреченске в 1984 г.

Основные результаты работы освещены в 19 печатных работах.

Результаты работы подтверждают перспективность выбранного нами направления исследования, то есть модельное изучение процессов поведения биологических систем и использование полученных моделей при синтезе алгоритмов оптимизации.

В результате экспериментального исследования поведения животных были выявлены и изучены различные приспособительные механизмы нервной системы. Так, рефлекторный механизм приспосабливает организм к постоянным и медленно меняющимся раздражителяммеханизм адаптивного экранирования отделяет существенную информацию (с точки зрения биологической системы) от несущественной, регулирует взаимное влияние сигнальных комплексов, а также производит отсев избыточной информациимеханизм реакции экстраполяции обеспечивает устойчивость системы при временной потере потока важной информациимеханизм реакции остаточного стремления обеспечивает настойчивость системы при осуществлении раз выбранной реакции.

Биологические системы в процессе своего обучения решают задачу оптимизации Sex.1) ¦—" уыхос, где %-сх.) — частота удач.

X 6 Gjных, с точки зрения системы, реакций на раздражитель, aмножество возможных состояний системы. Механизмы адаптации в своей совокупности представляют собой алгоритм решения этой задачи, то есть алгоритм оптимизации.

Математические модели адаптации позволяют выписать в каждом конкретном случае оптимизируемый функционал и алгоритм оптимизации этого функционала в явном виде, что в свою очередь позволяет, с одной стороны, проводить синтез алгоритмов оптимизации, предназначенных для решения сложных задач оптимизации и, с другой стороны, определять классы задач, которые могут быть решены этими алгоритмами. Так, математические модели рефлекторного механизма (модель Буша-Мостеллера и модель установления связей сигнального комплекса с реакциями в структурной модели) позволили синтезировать алгоритм поиска коллективом автоматов Буша-Мостеллера с двумя реакциями, алгоритм поиска коллективом автоматов Буша-Мостеллера с тремя реакциями, различные модификации алгоритма поиска одним автоматом с wv реакциямиматематическая модель адаптивного эмалирования позволила синтезировать алгоритм поиска в меняющемся подпространствематематические модели реакции экстраполяции и реакции остаточного стремления позволили синтезировать алгоритмы сбора и переработки стратегической информации в алгоритмах поиска с двухуровневой адаптацией и системе смешанной оптимизацииматематические модели различных механизмов адаптации и принципы их структурной организации, нашедшие свое отражение в математической модели поведения, описанной в § 1.2, позволили провести синтез системы смешанной оптимизации.

Оптимизирующая система представляет собой эволюционирующую систему, то есть, с одной стороны, ее блоки могут подвергаться изменениям и усовершенствованиям, а с другой стороны, в нее могут быть легко включены новые блоки. Так, например, можно было бы регулировать величину Ыо п, а также проводить локальные уточнения не из всех опорных точек или, может быть из всех, но из некоторых проводить их не до конца. Можно заметить, что перспективы развития и усовершенствования системы так же неограничены как и не ограничены возможности развития приспособительных механизмов биологических систем, так как оптимизирующая система построена на их основе и содержит принципы их организации и усовершенствования.

Полученные наш алгоритмы и системы смешанной оптимизации были успешно применены к решению ряда трудных практических задач оптимального проектирования. Так, при решении конкретных вариантов задачи выбора оптимальных параметров поддонов форм для изготовления железобетонных изделий алгоритмом поиска одним автома.

— I том с у** направлениями поиска были найдены оптимальные параметры поддонов, позволившие снизить металлоемкость парка форм по сравнению с типовым поддоном СМЖ-ЗОЮА до 24 $, а с модульным поддоном УС1 В? до 23 $- при решении задачи выбора оптимальных параметров тягового электродвигателя системой смешанной оптимизации были найдены оптимальные параметры тягового электродвигателя, позволившие повысить кгщ на 0,58 $.

Полученные результаты были использованы в проектах ХФКТИ и НИИ завода «Электротяжмаш». Суммарная экономическая эффективность от внедрения разработок составляет 100,4 тыс.рублей.

Данные результаты свидетельствуют об эффективности бионических алгоритмов поиска при решении трудных задач оптимизации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.И. Материализм и эмпириокритицизм. — йз-во полит. л-ры.-М.: 1969, — 392 с.
  2. Материалы ХХУ1 съезда КПСС. Из-во пол. лит-ры. — М.: 1981, г. — 223 с.
  3. Айда-заде К. М. Согалсование параметров методов оптимизации в ППО. В кн.: Первая Всесоюзная конференция «Автоматизация поискового конструирования», Тезисы докладов. — Йошкар-Ола: 1978, с.7575.
  4. К.У. Разработка методов определения оптимальных размеров опок для автоматических формовочных линий. Автор.дис.. канд.техн.н. М.: 1968, — с.22
  5. Н.И., Жак С.В. Применение адаптивного случайного поиска в оптимальном проектировании. В кн.: Вопросы кибернетики, вып.45: Случайный поиск в задачах оптимизации. — М.: 1978, с.73−79.
  6. Н.И., Как С.В., Пестрикова Е. Я. Организация адаптивного пакета программ оптимизации. В кн.: Первая Всесоюзная ко^ нференция поискового конструирования". Тезисы докладов. -Йошкар-Ола: 1978, с.55−55.
  7. Н.М., Антомонов Ю. Г. Моделирование в биологии и биокибернетика. В кн.: Моделирование в биологии и медицине. -Киев: Наукова думка, 1965, с.6−12.
  8. Н.М., Касаткин A.M., Касаткина Л. М., Талаев С. А. Автоматы и разумное поведение. Киев: Наукова думка, 1973, — 250 с.
  9. П.К. Биология и нейрофизиология условного рефлекса. -М.: Медицина, 1958, 547 с.
  10. А.Н. Статистическая оптимизация. Кемерово, 1958,84 с.
  11. С.С. и др. Технология строительного производства. -М.: Стройиздат, 1977, 381 с.
  12. Р., Бауэр Г., Кротерс Э. Введение в математическую теорию обучения. М.: Мир, 1959, — 485 с.
  13. Афанасьев A. J0.f Новиков В. А., Просвирнин И. И. Система подпрограмм оптимизации. В кн.: Первая Всесоюзная конференция «Автоматизация поискового конструирования». Тезисы докладов. — Йошкар-Ола: 1978, с.75−79.
  14. JQ.M., Вознесенский В. А. Перспективы применения математических методов в технологии сборного железобетона. М.: Стройиздат, 1974, — 192 с.
  15. В. Н. Сливинский Б.В. Опыт унификации и нормализации элементов форм в СКТБ Главмоспромстройматериалов. В кн.: Формы для производства сборного железобетона. — М.: Стройиздат, с. 33−39.
  16. Д. И. Бедная Р.И. Особенности организации пакетов программ оптимизации, используемых в системах автоматизированного проектирования. Изв. ЛЭТИ, вып.224. — Ленинград: 1977, с. 12−29.
  17. Д.И. Поисковые методы оптимального проектирования.-М.: Советское радио, 1975, 215 с.
  18. Г. А., Калинина М. В., Лукьянчикова Е. В., Нечаева Г. В., Руднева Т. Л. Об эффективности процессов минимизации. В кн.: Сборник работ Вычислительного центра МГУ, 1981, № 35,с.180−187
  19. Р.И. Основные принципы построения и требования по оформлению пакета программ оптимизации. В кн.: Первая Всесоюзная конференция «Автоматизация поискового конструирования». Тезисы докладов. — Йошкар-Ола: 1978, с.62−53.
  20. И.Е. Методика оценки экономической эффективности стальных форм. В кн.: Стальные формы для сборного железобетона. — М.: Стройиздат, 1973, с.178−184.
  21. И.Я. Оптимальное проектирование тепловозных тяговых электродвигателей. В кн.: Материалы республиканской научно-технической конференции «Перспективы развития электромашиностроения на Украине». — Харьков: 1983, с.7−8.
  22. А.И., Данько В. Г., Яковлев А. И. Аэродинамика и теплопередача в электрических машинах. М.: Энергия, 1974, -550 с.
  23. БоровковА.А, Теория вероятностей. М.: Наука, 1979, — 352 с.
  24. А.А., Волков П. П., Кочергин А. Н., Дарегородцев Г. И. Моделирование психической деятельности. М. г Мысль, 1959, -384 с.
  25. Буш Р., Мостеллер Стохастические модели обучаемости. -М.: Физматгиз, 1952, 483 с.
  26. В.И. Коллективное поведение автоматов. М.: Наука, 1973, — 408 с.
  27. А.э., Дюбков В. Т. Универсально-сборные переналаживаемые формы (УСГЕ?). В кн.: Тезисы докладов УШ Всесоюзной конференции по бетону и железобетону «Повышение эффективности и качества бетона и железобетона». — Харьков: 1977, с.101−103.
  28. Л.П., Лемешко В. А. Перспективы развития сборного железобетона в Украинской ССР. Строительство и архитектура, 1974, А? 3, с.22−24.
  29. ГершбергО.А. Технология бетонных и железобетонных изделий. -М.: Стройиздат, 1971, 355 с.
  30. И.И., Скороход А. В., Ядренко М. И. Теория вероятностей и математическая статистика. Киев: Вища школа, 1979, -408с.
  31. Г. И. Технология изготовления промышленных конструкций в универсальных силовых формах. В кн.: Исследования по технологии сборного железобетона. — М.: Стройиздат, 1958, с.93−102.
  32. Григоренко, Сотникова Н. С., Юлегин Ю. Н. К вопросу построения пакетов прикладных программ оптимизации. В кн.: Первая Всесоюзная конференция «Автоматизация поискового конструирования». Тезисы докладов. — Йошкар-Ола: 1978, с.56−57.
  33. С.Н., Загускин С. Л. Случайный поиск как адекватный аппарат описания функционирования нервных клеток. В кн.: Вопросы кибернетики, вып.45: Случайный поиск в задачах оптимизации. — М.: 1978, с.124−134.
  34. С.Н., Растригин Л. Л. О бионических алгоритмах случайного поиска. В кн.: Вопросы кибернетики, вып.69: Задачи и методы адаптивного управления. — М.: Науч. Совет по киберн., 1981, с.137−148.
  35. Н.П. Один из методов определения параметров линейн ной модели обучаемости. В кн.: Проблемы бионики, вып. Ю. Харьков: 1973, с.135−137.
  36. Н.П. Применение к случайному поиску минимума функции -переменных модели Буша-Мостеллера. В кн.: Случайный поиск экстремума. Материалы IX Всесоюзного семинара по случайному поиску. — Киев: 1974, с. 112.
  37. Н.П. Структурная модель поведения, учитывающая реакции поведения птиц. В кн.: Управление поведением животных. Доклады участников П Всесоюзной конференции по поведению животных. — М.: Наука, с. 94.
  38. Н.П. Поиск в адаптирующемся подпространстве. Харьков, 1983. — 12 с. — Рукопись представлена Харьк. ун-том. Деп. в УкрНИИНТИ 18 ноября 1983, № 12.85 Ук-Д83.
  39. Н.П. Теоретические основы и методика построения системы смешанной оптимизации. Харьков, 1983. 15 с. -Рукопись представлена Харьк. ун-том. Деп. в УкрНИИНТИ 14 июня 1983, № 481 Ук-Д83.
  40. Н.П., Дзюба Н. С., Шевченко Л. Г. Некоторые методы статистической оценки параметров моделей обучаемости. В кн.: Применение радиофизики и электроники в биофизических исследованиях. — Харьков: 1973, с.90−91.
  41. Н.П., Дюбков В. Т. Модель выбора оптимального состава комплекта универсальных поддонов из параметрического ряда. В кн.: Совершенствование методов расчета и конструкций сельскохозяйственных зданий и сооружений. — М.: 1982}с.55—69.
  42. Н.П., Короп В. Ф., Хиргий Н. И., Шарапова Г. В. Методические указания к занятиям по «Практикуму на ЭВМ» для студентов механико-математического факультета. Харьков: 1983, — 37 с.
  43. В.Т., Гаевой А.<5. Универсальные формы в производстве сборного железобетона. М.: ЦБНТИ, 1975, — 25 с.
  44. В.Т., Дидиченко Н. П. К вопросу унификации форм и выбора оптимальных параметров универсальных поддонов. В кн.: Тр.Харьк.с.-х.ин-та им. В. В. Докучаева «Строительные конструкции сельскохозяйственных зданий и сооружений», т.245. -Харьков: с.54−59.
  45. В.Т., Дидиченко Н. П. Выбор оптимальных параметров поддонов для изготовления железобетонных конструкций. В кн.: Исследование прочности и деформативности производственных сельскохозяйственных зданий и сооружений. — М.: I960, с.77−80.
  46. В.Т., Мельникова Л .А., Гаевой А. Ф. Универсально-сборные переналаживаемые формы для изготовления железобетонных изделий, ХЦНТИ. Харьков: 1975, — 4 с.
  47. В.Т., Мельникова Л. А., Гаевой А. Ф. Универсально-сборные переналаживаемые формы для широкой номенклатуры железобетонных изделий. Промышленность сборного железобетона, вып. II, М.: ВНИИЭСМ, 1975, с.7−9.
  48. В.Т. Проблемы технологической оснастки в мелкосерийном производстве сборного железобетона и пути повышения ее эффективности. В кн.: Тр.Харьк.с.-х.ин-та им. В .В.Докучаева, т.237. Харьков: 1977, с.43−48.
  49. В.Т. Разработка методов повышения технологической надежности и эффективности инженерной комплектации строительного производства. Автор.дис.. канд.техн.н., Днепропетровск, 1979, 24 с.
  50. Д. Теоретическая и прикладная статистика. М.: Наука, 1972, — 383 с.
  51. Н.Г., Лбов Г. С., Машаров Ю. П. Пакет прикладных программ для обработки таблиц экспериментальных данных ОТЭКС.- В кн.: Вопросы обработки информации при проектировании систем (Вычислительные системы), вы п. 59. Новосибирск: 1977, с.93−101
  52. В.В. Стандартизация железобетонных конструкций и сооружений. М.: Изд. стандартов, 1955, — 259 с.
  53. Златоверов Ю. Д" Унифицированные формы для массовых изделий промышленного и гражданского строительства. Обзорная информация. Серия «Оборудование для производства цемента и сборного железобетона». М.: 1975, — 41 с.
  54. А.И., Кранекер А. И., Цыпкин Я. З. Рандомизация и сглаживание в задачах и алгоритмах алаптации. Автоматика и телемеханика, 1974, В 5, с.47−57.
  55. А.И., Чернышова Г. Д. Об одном способе построения адаптивных алгоритмов решения задач оптимизации с булевыми переменными. Автоматика и телемеханика, 1975, № 10, с.56−77.
  56. Кий В.И., Колесник Г. Ф. Функциональное моделирование нервной системы. М.: Медицина, 1959, — 254 с.
  57. И.Н., Филиппова А. А. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1973, — 358 с.
  58. В.Н. О математическом моделировании некоторых сложных форм поведения. Проблемы кибернетики, вып.39. — М.: Наука, 1982, с.223−256.
  59. В.Ф. Бионический аспект в случайном поиске. В кн.: Случайный поиск экстремума. Материалы IX Всесоюзного семинара. -КиеЕ: Наукова думка, 1974, с.24−27.
  60. В.Ф., Дидиченко Н. П., Левенко В. В. Одна структурная модель обучаемости. В кн.: Эвристические модели в психологии и социологии. — Киев: 1974, с.67−76.
  61. В.Ф., Дидиченко Н. П. Частичное экранирование входной информации как одна из форм адаптации поведения. В кн.:
  62. П Международная конференция стран СЭВ по основным проблемам бионики «Бионика-78». Рефераты докладов, т.1. М.-Л.: Науч. Совет по киберн., 1978, с.174−176.
  63. В.Ф., Дидиченко Н. П. Частичное экранирование входной информации и его математическая трактовка. В кн.: Проблемы бионики, вып.25. — Харьков: 1980, с.93−98.
  64. КоропВ.Ф., Дидиченко Н. П., Харченко Л. П. Учет реакции экстраполяции и остаточного стремления при моделировании поведения. В кн.: Применение радиофизики и электроники в биофизических исследованиях. — Харьков: 1973, с. 94.
  65. В.Ф., Дидиченко Н. П., Шарапова Г. В., Блошенко И.Н.
  66. Короп В.§-., Кропивный А. П., Дидиченко Н. П., Харченко Л. П. Способность птиц ориентироваться в сложной ситуации эксперимента по источнику звука.- В кн.: Вестник Харьковского ун-та. Биология, вып. 6, 1974. Харьков: с.128−129.
  67. VI. Короп В. Ф., Кропивный А. П. О стохастической модели обучаемости, учитывающей реакцию экстраполяции. В кн.: Проблемы кибернетики, вып.15. — М.: Наука, 1955, с. 115—122.
  68. В.Ф. Метод полуслучайного спуска. В кн.: Проблемы случайного поиска, вып. 5. — Рига, Зинатне, 1975, с. 135−149.
  69. Короп В/5. О рандомизации оптимизационных задач с дискретными переменными. В кн.: Автоматизированные системы управления и и приборы автоматики, вып. 52. — Харьков: 1979, с.31−37.
  70. Короп В.(5. О случайном и неслучайном набросе. В кн.: Случайный поиск экстремума. Материалы IX Всесоюзного семинара. -Киев: Наукова думка, 1974, с.85−87.
  71. В.Ф., Терещенко В. В. Минимизация покоординатным коллективом автоматов с линейной обучаемостью. В кн.: Случайный поиск экстремума. Материалы IX Всесоюзного семинара. — Киев: Наукова думка, 1974, с.98−100.
  72. Короп В.Г. В. Поисковый алгоритм «Харьков» и его поведение. В кн.: Автоматизированное оптимальное проектирование инженерных объектов и технологических процессов. Материалы Всесоюзной школы-семинара. — Горький, 1974, с.71−74.
  73. М.А., Коротаева Л. Т., Глезер Н. Н., Корнилова ГД, Хрипун M.G. Пакет «Оптима-2″. В кн.: Первая Всесоюзная конференция „Автоматизация поискового конструирования“. Тезисы докладов. — Йошкар-Ола: 1978, с.54−55.
  74. А.П. Экологический анализ сложных форм поведения птиц и млекопитающих. Автор.дис.. докт.биол.н. Свердловск:1973,
  75. А.П., Дидиченко Н. П., Харченко Л. П. К вопросу о способности птиц ориентироваться в опыте по источнику звука и моделирование адаптивных реакций. В кн.: Материалы У1 Всесоюзной орнитологической конференции. — М.: 1974, с.95−98.
  76. Крушинский J1.B. Биологические основы рассудочной деятельности. М.: Изд.Моск.ун-та, 1977, — 271 с.
  77. JI.B. Изучение экстра по ляционных рефлексов у животных. В кн.: Проблемы кибернетики, вып. 2. — М.: Наука, I960, с.229−282.
  78. Р.В. Гибкая технология домостроительного производства (Обзор). М.: Центр науч.-техн.информации по гражд. стр-ву и архитектуре, 1970, — 32 с.
  79. Купалов П.. О генерализации условных связей в звуковом анализаторе. В кн.: Физиология нервных процессов. — Киев: 1955, с.51−53.
  80. Г. А., Сошникова Н. Н. Вероятностные процессы условнореф-лекторной деятельности. -В кн.: Вероятностно-статистическая организация нейронных механизмов мозга. Ростов-на-Дону:1974, с.117−129.
  81. Э.М. О возможности использования механизмов естественной эволюции при решении задач глобальной оптимизации. В кн.: Вопросы кибернетики, вы п. 45, Случайный поиск в задачах оптимизации. — М.: 1978, с.134−142.
  82. Э. Малые системы нейронов. В кн.: Мозг. — М.: Мир, 1982, с.59−81.
  83. А.А., Багриновская Г. П. О методологических вопросах математической биологии. В кн.: Математическое моделирование в биологии. — М.: Наука, 1975, с.5−18.
  84. А.А., Шестопал Г. А. Об алгоритмическом описании процессов управления. Математическое просвещение, 1975, № 2, с.81−95.
  85. Р., Галантер Е. Психофизические шкалы. В кн.: Психологические измерения. — М.: Мир, 1957, c. III-195.
  86. В.И., Лесина Р. И., Маркова -И.И. Библиотечный и модульный принцип оформления ППО. В кн.: Первая Всесоюзня конференция „Автоматизация поискового конструирования“. Тезисы докладов. — Йошкар-Ола, 1978, с.50−51.
  87. А.А., Букштейн Д. И. Определение расчетной стоимости и трудоемкости сборных жеоезобетонных конструкций. Бетон и железобетон, 1972, № 5, с.21−22.
  88. А.А. Эксплуатационные затраты на содержание форм в себестоимости сборного железобетона. В кн.: Формы для производства сборного железобетона. — М.: Стройиздат, с.143−149.
  89. А.К. Техника статистических вычислений. М.: Наука, 1971, — 575 с.
  90. Г. С. Общие вопросы проектирования, изготовления и применения стальных и неметаллических форм. В кн.: Формы для производства сборного железобетона. — М.: Стройиздат, 1973, с. 15−25.
  91. Мит ник Г. С. Снижение металлоемкости парка форм на заводах сборного железобетона. Обзор. ВНИИЭСМ. — М.: 1977, — 57с.
  92. B.C., Сергиенко И. В., Шор Н.З. Исследование методов решения оптимизационных задач и их приложение. Кибер» нетика, 1981, № 4, с.89−113.
  93. Й.Б., Бойко В. Е., Ломакин Н. Д., Погребной Д. Ф. Методика расчета объема переналадок многоместных форм на ЭВМ. -Известия высших учебных заведений. Строительство и архитектура, 1976, № I, с.99−103.
  94. Ю.Б., Бойко В. Г., Ломакин Н. Д., Погребной Д. Ф. Номенклатура изделий ДСК и загрузка оборудования. Еилищное строительство, 1973, № 2, с. 7−8.
  95. Ю.Л. Совершенствование техники и технологии в производстве сборного железобетона. Обзор. М.: ВНИИЭСМ, 1974, -63 с.
  96. С.В. Сборный железобетон. Выбор технологических решений. М.: Стройиздат, 1978, — 239 с.
  97. Нормы технологического проектирования предприятий сборного железобетона. М.: Стройиздат, 1973, — 25 с.
  98. Н.Ф., Верхогляд В. Е., Михноеич Г. А., Блошенко И. Я. Электрообоорудование тяговых электропередач новых тепловозов. Электротехника, I960, $ 2, с. 44−48.
  99. Оптовые цены на технологическое оборудование для производства строительных материалов и изделий. М.- Прейскурант-издат, 1971, — 224 с.
  100. И.П. Двадцатилетний опыт объективного изучения высшей нервной деятельности (поведения) животных. М.: Наука, 1973, 559 с.
  101. Э. Численные методы оптимизации. Из-во Мир, — М.:1974, 374 с.
  102. НО. Расгригин Л .А. Адаптация сложных систем. Методы и приложения. Рига, Зинатне, 1981, — 375 с.
  103. Л .А., Гринченко С. Н. Бионические алгоритмы случайного поиска. В кн.: П Междунар. конф. стран — членов СЭВ по основным проблемам бионики «Бионика-78» (рефераты докладов), т.1. — М.-Л., 1978, с.220−223.
  104. Л.А. Из истории случайного поиска (вместо предисловия). В кн.: Проблемы случайного поиска, вып.7. Задачи адаптации в технических системах. — Рига, Зинатне, 1978, с.5−12.
  105. Л.А., Короп В.®-. Бионические аспекты случайного поиска (по материалам совещания). Информационные материалы: кибернетика, 1975, № I (83). М.: Науч. Совет по киберн., с. 8-И.
  106. Л.А. Методы случайного поиска. М.: Науч. Совет по киберн., 1977, — 25 с.
  107. Л.А., Рипа К. К., Тарасенко Г. С. Адаптация случайного поиска. Рига, Зинатне, 1978, — 242 с.
  108. Л.А. Системы экстремального управления. М.: Наука, 1974, — 530 с.
  109. Л.А. Случайный поиск. М.: Знание, 1979, — 64 с.
  110. Л.А. Случайный поиск в процессах адаптации. Рига, Зинатне, 1973, -129 с.
  111. Л.Л. Случайный поиск в системах целенаправленного поведения. В кн.: Системы адаптивного управления. — Ростов-на-Дону, 1974, с. I04-II9.
  112. Соболь И. М, Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973, — 311 с.
  113. И.Г., Рубинов Ю. М. Влияние технологической серийноо-ти на эффективность производства железобетонных конструкций.- Бетон и железобетон, 1975, № 9, с. 29−31.
  114. .В., Антоненко Г. Я. Организация технологических процессов на заводах сборного железобетона. Киев- Буд1ве-льник, 1965, — 83 с.
  115. .В. Технология бетонных и железобетонных изделий.- Киев: Вища школа, 1972, 355 с.
  116. Ч. Нейрон. В кн.: М0зг. — М.: Мир, 1982, с.31−57.
  117. Р.Л. Теория информации. М#: Советское радио, 1975, — 424 с.
  118. Г. С. Пакет программ поисковой оптимизации. В кн.: Первая Всесоюзная конференция «Автоматизация поискового конструирования». Тезисы докладов. — Йошкар-Ола: 1978, с.58−59.
  119. А.И. Пакет программ для задач линейного быстродействия. В кн.: Первая Всесоюзная конференция «Автоматизация поискового конструирования». Тезисы докладов. — Йошкар-Ола: 1978, с.57−59.
  120. Е.С. О предельных распределениях в стохастической модели обучаемости. Доклады АН СССР, т.159, № 5, 1954, с.1238−123^.
  121. Е.С. Стохастическая модель обучения и ее свойства. / В кн.: Исследования по теории самонастраивающихся систем. -М.: ВЦ АН СССР, 1957, с.8−25.
  122. Г. М. Курс Дифференциального и интегрального исчисления, т.З. М.: 1963, — 555 с.
  123. П., Пиаже К. Экспериментальная психология, вып. 1У, М.: Прогресс, 1973, 342 с.
  124. Д. Прикладное нелинейное программирование. -М.: Мир, 1975, 534 с.
  125. Д., Визель Т. Центральные механизмы зрения. В кн.: Мозг. — М.: Мир, 1982, с. 157−197.
  126. Д. Мозг. В кн.: Мозг. — М.: Мир, 1982, с. 9−29.
  127. M.JI. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. М.: Наука, 1959, — 316 с.
  128. Й.З. Адаптация и обучение в автоматических системах.- М.: Наука, 1958, 400 с.
  129. Ф.Л. Метод локальных вариаций для численного решения вариационных задач. НВМ и М-5, т.5, № 4, 1955, с. 749−754.
  130. О.Г. Вероятностный детерминизм в деятельности нервной системы. В кн.: Вероятностно-статистическая организация нейронных механизмов мозга. — Ростов-на-Дону- 1974, с.20−35.
  131. М.М. Состояние парка форм на заводах железобетонных изделий. В кн.: Формы для производства сборного железобетона. — М.: Стройиздат, 1973, с. 120−124.
  132. Р. Поведение животных. М.: Мир, 1972, 487 с.
  133. Н.И. Взаимосвязь между размерами форм и изделий.- В кн.: Формы для производства сборного? келезобетона. М.: Стройиздат, 1973, с.102−108.
  134. Atkinson Richard С. A generalisation of stimulus sampling theory • -In: P l- i с homo tr i с a, 19 о1,26,-. 3 >P • 2c1−29o.- 159
  135. Atkinson Richard C, A theory of stimulus discriminationlearning. -In: Math. Methods Soc. Sci. 1959, Stanford, Calif. Univ. press., i960, p.
  136. Brichucek V. IvL. tem-.toice mouei, pr*cosu uceni. -In: Activ. nerv. super., 1962, 4, in, s. 72−86.
  137. Estes W. K. A random -walk models for choise bechavior.-In: Math. Metods Soc. Sci. 1959, -Stanford, Calif., Univ. Press. 1960, p. 265−276.
  138. Grossman i^laus F. Lernfersuche an Tieren. In: Kybernetik.- Miinc hen-Wien, 1968, s. 89−117.
  139. Hanna J. F. A new apprach to the formulation and testing of learning models. In: Syntese, 1966, 16, p. 344−380.
  140. Hanna J. F. Some Information Measures for Testing Stochastic Models. In: Journel of Mathematicel psychology, 1969, 6, p.294−311.
  141. Kanal Laveen. The asymptotic distribution for the two-absor-birgbarrier beta model. In: Psichometrica, 1962, 27, № 1, p. Ю5-Ю9.
  142. Luse R. Duncan, Response latencies and probabilities. In: Math. Metods Soc. Sci. 1959. '-Stanford, Calif., Univ. Press., 1960, p. 298−311.153″ Rasran G* Stimulus generalisation of conditioned response.- In: Psychol, Bull., W9a, 46, p.337−365.
  143. Weyl H. Uber die Gleichverteilung von Zahlen mod Eins. '-In:
  144. Math. Annalen, 77, № 3, 1916, s. 313−352.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!