Отрывок: Файл с матрицей расстояний между станциями и производствами должен иметь n строк и m столбцов, где n – количество станций, в ранее открытом файле со станциями, m – количество производств, в ранее открытом файле с производствами. Пример такого файла представлен на рисунке 26. Выберем файлы о Приволжском федеральном округе (900 производств и 145 станций) и заполним поля о проекте и нажмем кнопку «Импортировать». После этого проект сохранится в базу данных. Закроем тек...
Название : | Программное средство для оптимального размещения транспортных объектов на основе матрицы расстояний |
Авторы/Редакторы : | Кириллов М. В. Есипов Б. А. Министерство образования и науки Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт информатики математики и электроники |
Дата публикации : | 2018 |
Библиографическое описание : | Кириллов, М. В. Программное средство для оптимального размещения транспортных объектов на основе матрицы расстояний : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / М. В. Кириллов ; рук. работы Б. А. Есипов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электроники, Фак-т информ. - Самара, 2018. - on-line |
Аннотация : | В рамках выпускной квалификационной работы было проведено исследование алгоритма k-means pro для размещения транспортных объектов.Целью данной работы является реализация и модификация алгоритма k-means pro, который разделяет исходное множество объектов на k кластеров таким образом, чтобы каждый объект принадлежал только одному кластеру и проецирует центр кластера на список возможных вершин.Предложен алгоритм выбора начальных вершин для алгоритма k-means pro, в качестве метрики используется матрица расстояний, исследовано влияние выбора начальных вершин на скорость работы алгоритма.Разработано программное средство, позволяющее импортировать данные из файлов XLS формата, проводить кластеризацию с импортируемыми данными, просматривать результаты кластеризации, генерировать отчет о результатах, находить оптимальное k (количество кластеров) для исходных данных.В качестве оценки качества кластеризации использовался индекс Дэвиса-Болдина.Исследования приводились на основе данных о Приволжском федеральном округе |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625142930 |
Ключевые слова: | K-MEANS PRO индекс Дэвиса-Болдина размещение транспортных объектов кластеризация программные средства матрица расстояний |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Кириллов_Михаил_Вячеславович_Программное_средство_оптимального.pdf | 1.54 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.