Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/32189
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorЮдин Иван Павловичru_RU
dc.contributor.advisorUdin Ivan Pavlovicen_GB
dc.contributor.authorЖданова Анастасия Юрьевнаru_RU
dc.contributor.authorZdanova Anastasia Urevnaen_GB
dc.contributor.editorАндрианов Сергей Николаевичru_RU
dc.contributor.editorAndrianov Sergej Nikolaevicen_GB
dc.date.accessioned2021-08-07T09:10:50Z-
dc.date.available2021-08-07T09:10:50Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.other023482en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/32189-
dc.description.abstractВ данной работе рассматривается проблема моделирования и оптимизации динамики интенсивного пучка в поле бегущей волны с помощью трех различных методов оптимизации: метода роя частиц, генетического алгоритма глобальной оптимизации и генетического алгоритма многокритериальной оптимизации. Данные методы были реализованы на языке Matlab. При этом решены следующие задачи: в процессе исследования была изучена информационная база, включающая в себя текущее состояние дел в рамках научного исследования. Также изучены стохастические методы оптимизации для задач динамики пучка заряженных частиц. В качестве наиболее подходящих для дальнейшего исследования и применения были выбраны методы роя частиц, генетический алгоритм глобальной оптимизации и генетический алгоритм многокритериальной оптимизации. Применение выбранных методов к заданной математической модели динамики заряженных частиц пучка в поле бегущей волны было осуществлено на практике численно. Полученные результаты представлены в работе. Также было проведено сравнение результатов и описан процесс получения итоговых данных.ru_RU
dc.description.abstractIn this work was considered the problem of modeling and optimizing the dynamics of an intense beam in the field of a traveling wave using three different optimization methods: the particle swarm method, the genetic algorithm for global optimization, and the genetic algorithm for multicriteria optimization. These methods were implemented in the Matlab language. At the same time, the following tasks were solved: in the course of the research, the information base was studied, which includes the current state of affairs in the framework of scientific research. Stochastic optimization methods for problems of the dynamics of a beam of charged particles are also studied. The methods of particle swarm, the genetic algorithm for global optimization and the genetic algorithm for multicriteria optimization were chosen as the most suitable for further research and application. The application of the selected methods to a given mathematical model of the dynamics of charged particles of a beam in the field of a traveling wave was carried out in practice numerically. The results obtained are presented in the work. The results were compared and the process for obtaining the final data was described.en_GB
dc.language.isoru
dc.subjectcтохастические методыru_RU
dc.subjectоптимизации динамики пучкаru_RU
dc.subjectпучок заряженных частицru_RU
dc.subjectметод роя частицru_RU
dc.subjectгенетический алгоритмru_RU
dc.subjectматематическая модельru_RU
dc.subjectкритерий качестваru_RU
dc.subjectускоритель электроновru_RU
dc.subjectчисленное моделированиеru_RU
dc.subjectсравнение методовru_RU
dc.subjectмоделирование динамики интенсивных пучковru_RU
dc.subjectгенетический алгоритм глобальной оптимизацииru_RU
dc.subjectгенетический алгоритм многокритериальной оптимизацииru_RU
dc.subjectмногокритериальная оптимизацияru_RU
dc.subjectглобальная оптимизацияru_RU
dc.subjectдинамические уравнения пучкаru_RU
dc.subjectлинейный ускорительru_RU
dc.subjectполе бегущей волныru_RU
dc.subjectстохастические методы оптимизацииru_RU
dc.subjectstochastic methodsen_GB
dc.subjectoptimization of beam dynamicsen_GB
dc.subjectcharged particle beamen_GB
dc.subjectparticle swarm methoden_GB
dc.subjectgenetic algorithmen_GB
dc.subjectmathematical modelen_GB
dc.subjectquality criterionen_GB
dc.subjectelectron acceleratoren_GB
dc.subjectnumerical simulationen_GB
dc.subjectcomparison of methodsen_GB
dc.subjectsimulation of the dynamics of intense beamsen_GB
dc.subjectgenetic algorithm for global optimizationen_GB
dc.subjectgenetic algorithm for multi-criteria optimizationen_GB
dc.subjectmulti-criteria optimizationen_GB
dc.subjectglobal optimizationen_GB
dc.subjectdynamic beam equationsen_GB
dc.subjectlinear acceleratoren_GB
dc.subjecttraveling wave fielden_GB
dc.subjectstochastic optimization methodsen_GB
dc.titleStochastic optimization methods for beam dynamics problemsen_GB
dc.title.alternativeСтохастические методы оптимизации для задач динамики пучка заряженных частицru_RU
Располагается в коллекциях:DOCTORAL STUDIES



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.