Ceo rad - PDF (1.3 MB)

More documents

Recommendations

Info

140 Paralelizacija GA za rešavanje nekih NP-kompletnih problema ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ Functions Input UNDPInput Init UNDPInit ReportProblem None UNDPReport * ArgumentsToGenCode UNDPSimpleCode UNDPFastCode * GenCodeToArguments UNDPSimpleCode UNDPFastCode * ArgumentsToF None UNDPArgsToF * OutputProblem UNDPOutput NBit None ImprovingHeuristic None FinishingCriterium ProveOptimalSolution None U datoteci PARAL.CFG se zadaje sledeći parametar: Arhitecture Sending&ReceivingProblemStrFunction UNDP Dalje će biti data struktura datoteke PROBLEM.CFG, i ona sadrži sledeće elemente u slučaju problema dizajniranja mreže neograničenog kapaciteta. [FileMask] U ovoj sekciji se kao i kod prethodnog problema (SPLP) zadaju maske na osnovu kojih se formiraju puna imena datoteka. Input = s Optimal = s Na osnovu teksta s i parametra komandne linije formira se puno ime ulazne datoteke i datoteke sa eventualnim unapred datim optimalnim rešenjem. [Heuristic] Function = fp NumberOfVariants = n Ova sekcija služi za zadavanje heuristike koja generiše početnu populaciju.
Dodatak A Uputstvo za korišćenje programskog paketa 141 ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ A.4.3 ISP U datoteci GENET.CFG se zadaju sledeći parametri: Functions Input ISPInput Init ISPInit ISPInit2 * ReportProblem None ISPReport ArgumentsToGenCode ISPSimpleCode GenCodeToArguments ISPSimpleCode ISPSimpleCode2 * ArgumentsToF None ISPArgsToF * OutputProblem ISPOutput NBit None ImprovingHeuristic None FinishingCriterium ProveOptimalSolution None U datoteci PARAL.CFG je zadat sledeći parametar: Arhitecture Sending&ReceivingProblemStrFunction ISP Solution ProblemSending&ReceivingFunction ISPSolutio n Dalje će biti data struktura datoteke PROBLEM.CFG, i ona sadrži sledeće elemente u slučaju problema izbora indeksa. [FileMask] U ovoj sekciji se kao i kod prethodna dva problema (SPLP i UNDP) zadaju maske na osnovu kojih se formiraju puna imena datoteka. Input = s Optimal = s Na osnovu teksta s i parametra komandne linije formira se puno ime ulazne datoteke i datoteke sa eventualnim unapred datim optimalnim rešenjem. [Heuristic] Function = fp NumberOfVariants = n Ova sekcija služi za zadavanje heuristike koja generiše početnu populaciju.
Page 1:
Univerzitet u Beogradu Matematički
Page 5:
Ovaj rad posvećujem mojim najdraž
Page 9:
Parallelization of the genetic algo
Page 12 and 13:
neophodne literature. Posebno se za
Page 14 and 15:
14 Paralelizacija GA za rešavanje
Page 16 and 17:
Page 18 and 19:
Page 20 and 21:
Page 22 and 23:
Page 24 and 25:
Page 26 and 27:
Page 28 and 29:
Page 30 and 31:
Page 32 and 33:
Page 34 and 35:
Page 36 and 37:
Page 38 and 39:
Page 40 and 41:
Page 42 and 43:
Page 44 and 45:
Page 46 and 47:
Page 48 and 49:
Page 50 and 51:
Page 52 and 53:
Page 54 and 55:
Page 56 and 57:
Page 58 and 59:
Page 60 and 61:
Page 62 and 63:
Page 64 and 65:
Page 66 and 67:
Page 68 and 69:
Page 70 and 71:
Page 72 and 73:
Page 74 and 75:
Page 76 and 77:
Page 78 and 79:
Page 80 and 81:
Page 82 and 83:
Page 84 and 85:
Page 86 and 87:
Page 88 and 89:
Page 90 and 91: 90 Paralelizacija GA za rešavanje
Page 190 and 191:
Page 192 and 193:
Page 194 and 195:
Page 196 and 197:
SADRŽAJ 1. UVOD 13 1.1 Složenost
Page 198 and 199:
2.5.1.6 Neregularan završetak izvr
Page 200 and 201:
7.3 GA implementacija 108 7.3.1 Kod
Page 202 and 203:
SPISAK SLIKA Slika 1.1 Shematski za
Page 204 and 205:
Tabela C.23 Instance AG i AH 161 Ta
Page 206 and 207:
MPI message passing interface stand
Page 208 and 209:
štampanje izveštaja, 60 uklanjanj
Page 210:
ezultati izvršavanja ISP, 111 keš
show all

Ceo rad - PDF (1.3 MB)

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?