Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/46662
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Шиманчук Дмитрий Викторович | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Simancuk Dmitrij Viktorovic | en_GB |
dc.contributor.author | Рычков Андрей Сергеевич | ru_RU |
dc.contributor.author | Ryckov Andrej Sergeevic | en_GB |
dc.contributor.editor | Аббасов Меджид Эльхан оглы | ru_RU |
dc.contributor.editor | Abbasov Medzid Elhan ogly | en_GB |
dc.date.accessioned | 2024-07-25T11:50:47Z | - |
dc.date.available | 2024-07-25T11:50:47Z | - |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.other | 090457 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/46662 | - |
dc.description.abstract | В данной работе ставится задача поиска оптимальной в смысле стоимости, заданной интегральным функционалом, траектории дороги на рельефе местности. Полученная задача сводится к поиску кратчайшего пути в виде кусочно-линейной кривой на равномерной сетке. Для поиска ломаных применяются методы случайного поиска и роевого интеллекта, полученные кривые сглаживаются с помощью интерполяции и сраниваются друг с другом. В работе описаны и реализованы методы случайного блуждания, муравьиной колонии, симуляции отжига, а также их модификации. | ru_RU |
dc.description.abstract | In this paper the problem of finding an optimal trajectory of the road in the sense of construction cost is set. The cost function is denoted as an integral functional of a special form, so the stated problem is reduced to a problem of calculus of variations. Then it is reduced to the problem of finding the best piecewise linear approximation to the smooth solution by introducing a uniform grid on the surface. For finding the approximation, the methods of random search and swarm intelligence are used. The obtained broken lines are then smoothed by interpolation. The results of the application of the methods are compared. The methods used in this work include ant colony optimization, random walk in a discrete state space, simulated annealing, and the modifications of the aforementioned algorithms. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | случайный поиск | ru_RU |
dc.subject | роевой интеллект | ru_RU |
dc.subject | математическое моделирование | ru_RU |
dc.subject | вариационное исчисление | ru_RU |
dc.subject | random search | en_GB |
dc.subject | swarm intelligence | en_GB |
dc.subject | mathematical modelling | en_GB |
dc.subject | calculus of variations | en_GB |
dc.title | Random search and machine learning methods for obtaining cost-optimal road trajectory on the terrain | en_GB |
dc.title.alternative | Методы случайного поиска и машинного обучения для получения оптимальной по стоимости траектории дороги на рельефе местности | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
diploma_final.pdf | Article | 502,05 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Ryckov_A_S.pdf | ReviewSV | 94,13 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.