Программисты — удалённая работа в Москве

Системное программирование. Разработка с нуля. Решение Диофантова уравнения с помощью генетических алгоритмов. 1. Постановка задачи Решить в целых числах (байтах) Диофантово уравнение [5]: A1*x1 + A2*x2 + A3*x3 = D, где xi , i=1,..,3- неизвестные положительные целые (байты), A3 , i=1,..,3 и D – заданные положительные целые константы (байты) 2. Указания по построению генетического алгоритма [4] Размер начальной популяции N задаёт пользователь в диапазоне 4<= N<= 10. Начальная популяция формируется случайным образом. Каждая особь состоит из трёх байтов (x1, x2, x3). Критерии останова: 1) превышение заданного пользователем количества итераций M; 2) достижение нулевого значения целевой функции (невязки уравнения). Вид селекции : схема отбора на отрезке [модификация отбора на рулетке [4] - см . задачу 8.4] - отбор N особей для скрещивания; Вид скрещивания : одноточечное [4], [задача 5.2] - случайные пары из отобранных особей обмениваются битами в случайном xi; Мутация : инверсия случайно выбранного бита в случайно заданном xi; в случае необходимости. Вероятность мутации задаётся пользователем. 3. Требования к программе Программа должна работать в двух режимах: тестовый основной В тестовом режиме программа выводит на экран популяцию решений, получаемую на каждом шаге работы алгоритма. В основном режиме выводится только решение, значение функции (невязка уравнения, которая в идеале должна обращаться в ноль) и количество сделанных итераций. Все шаги алгоритма (генерация начальной популяции, селекция, скрещивание, мутация, вычисление целевой функции), должны быть реализованы в виде отдельных процедур. 4. Литература Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.M. Генетические алгоритмы / Под ред. В.М.Курейчика. – 2-ое изд., испр. и доп. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. – 3 0 с. Holland J.N. Adaptation in Natural and Artificial Systems // Ann Arbor, Michigan: Univ. of Michigan Press, 1975. Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search Optimization & Machine Learning // Addison Wesley Reading, 1989 http://arch32.cs.msu.su/semestr2/%C7%E0%E4%E0%ED%E8%E5%20%EF%F0%E0%EA%F2%E8%EA%F3%EC%E0%20%EF%EE%20%E3%E5%ED%E5%F2%E8%F7%E5%F1%EA%E8%EC%20%E0%EB%E3%EE%F0%E8%F2%EC%E0%EC.pdf http://mirznanii.com/a/115191/geneticheskie-algoritmy.