ЛЕКЦІЯ 1. СУТНІСТЬ, МЕТА ТА ФУНКЦІЇ ІНВЕСТИЦІЙНОГО МЕНЕДЖМЕНТУ

Дата добавления: 2015-09-15; просмотров: 556

Для тестування програми було обрано наступні дані:

1) кількість міст та матриця вартостей переїзду між містами (рис. 5.1);

Рисунок 5.1 - Матриця вартостей переїзду між містами

2) розмір популяції, ймовірність мутації, кількість ітерацій (рис. 5.2);

Рисунок 5.2 – Параметри генетичного алгоритму

В результаті виконання 2000 ітерацій був найдений оптимальний шлях із мінімальною вартістю переїзду між містами. Також слід зауважити, що було виведено результат роботи програми після кожної із 2000 ітерацій (рис. 5.3) – (рис. 5.5). В кінці вікна видається інформацію про сумарний час, що був затрачений на роботу програми із заданими параметрами генетичного алгоритму.

Вихідні дані:

- номер ітерації;

- середня вартість шляху;

- найкраща вартість шляху;

- оптимальний шлях.

Рисунок 5.3 – Початок виведення результатів роботи програми

Рисунок 5.4 – Фрагмент виведення результатів роботи програми

Рисунок 5.5 – Кінець виведення результатів роботи програми

Проаналізуємо швидкодію програми в залежності від кількості міст. З наступними параметрами генетичного алгоритму:

- кількість ітерацій – 2000;

- розмір популяції – 200;

- ймовірність мутації – 0,2.

В результаті були отримані дані які відображені на рисунку 5.6.

Рисунок 5.6 – Швидкодія програми

Проаналізуємо процент оптимальності знайденої довжини шляхів в залежності від кількості ітерацій (рис. 5.7). Процент оптимальності – характеристичний показник, що показує оптимальну кількість ітерацій, необхідних для знайдення розв’язку задачі комівояжера при фіксованих параметрах генетичного алгоритму.

Рисунок 5.7 – Оптимальність роботи програми