Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Программный комплекс генетического моделирования процессов термолюминесценции в диэлектриках

Диссертация: Программный комплекс генетического моделирования процессов термолюминесценции в диэлектриках
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Апробация работы. Основные результаты и положения исследований докладывались и обсуждались на конференциях молодых ученых УГТУ-УПИ (Екатеринбург, 2004;2009), на I Международной научно-практической конференции «Современные информационные технологии и ИТ-образование» (Москва, 2005), на XIV и XV Международных конференциях по люминесценции (Китай, Пекин, 2005; Лион, Франция, 2008), на IV… Читать ещё >

Содержание

  • ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
  • ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ И МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ТЕРМОЛЮМИНЕСЦЕНЦИИ В КРИСТАЛЛАХ
    • 1. Л. Типовые зонные модели термолюминесценции
      • 1. 1. 1. Модель «одна ловушка — один рекомбинационный центр»
      • 1. 1. 2. Система невзаимодействующих ловушек
    • 1. Л.З. Система взаимодействующих ловушек
      • 1. 2. Описание термолюминесцентной кинетики
      • 1. 3. Математическое описание многоловушечных систем
      • 1. 4. Обзор аналогов систем программного обеспечения моделирования процессов ТЛ
        • 1. 4. 1. Программный пакет для аппроксимации кривых LAB Fit
        • 1. 4. 2. Программный пакет для минимизации MINUIT
        • 1. 4. 3. Программное обеспечение для моделирования ModelKinetix ModelMaker
        • 1. 4. 4. Программное обеспечение для решения дифференциальных уравнений FlexPDE
        • 1. 4. 5. Программа анализа кривых свечения GCA
        • 1. 4. 6. Программный пакет GlowFit
        • 1. 4. 7. Программа для численного моделирования оптически стимулированной люминесценции OSL-GA
        • 1. 4. 8. Программное обеспечение для построения кривых DataFit
      • 1. 5. Оценка аналогов и выбор прототипа программного комплекса
      • 1. 6. Анализ методов минимизации суммарной меры отклонений экспериментальных и расчетных данных
        • 1. 6. 1. Вычислительные методы
        • 1. 6. 2. Метод полного перебора
        • 1. 6. 3. Стохастические методы
        • 1. 6. 4. Эвристические методы
      • 1. 7. Генетические алгоритмы
      • 1. 8. Выводы и постановка задач исследований
  • ГЛАВА 2. АДАПТАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ И РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА
    • 2. 1. Структурированная обобщенная кинетическая модель процессов термо люминесценции
    • 2. 2. Иерархия методов программного комплекса генетического моделирования механизмов термолюминесценции в диэлектриках
    • 2. 3. Генетический алгоритм для конструирования моделей термолюминесценции
    • 2. 4. Выбор типа кодирования, используемого в генетическом алгоритме
      • 2. 4. 1. Выбор типа кодирования структурной части хромосомы генетического алгоритма
      • 2. 4. 2. Выбор типа кодирования параметрической части хромосомы генетического алгоритма
    • 2. 5. Выбор целевой функции
    • 2. 6. Настройка операторов генетического алгоритма для моделирования процессов термолюминесценции
      • 2. 6. 1. Селекция решений
      • 2. 6. 2. Скрещивание решений
      • 2. 6. 3. Мутация
      • 2. 6. 4. Результаты вычислительного эксперимента
      • 2. 6. 5. Сравнительный анализ эффективности двоичного и вещественного кодирования
      • 2. 6. 6. Сравнение критериев качества аппроксимации экспериментальных данных в задаче моделирования ТЛ-процессов

Программный комплекс генетического моделирования процессов термолюминесценции в диэлектриках (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Применение программных комплексов (ПК) в автоматизированных системах научных исследований при изучении различных объектов физики конденсированного состояния позволяет решать задачи структурной и параметрической идентификации механизмов сложных явлений по данным натурного эксперимента. Кроме этого, появляется дополнительная возможность эффективного использования методов многофакторного вычислительного эксперимента для количественного анализа поведения твердотельных систем в широком диапазоне изменяемых структур и значений их параметров. Явление термолюминесценции (TJI) в диэлектриках, традиционно моделируемое системами обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) с переменной структурой и многими параметрами, относится к классу объектов, для которого целесообразно применить описанную идеологию [1, 2].

Существенный вклад в развитие теоретических основ математического моделирования процессов TJI внесли российские и зарубежные исследователи:

B.В. Антонов-Романовский, Э. И. Адирович, B.C. Кортов, П. Браунлих, Р. Хен,.

C. МакКивер [1, 3, 4, 5, 6]. Проблемам разработки численных методов моделирования данных процессов посвящены работы В. Пагониса, Д. Китиса, Г. Ада-меца, С. Сунты, А. Дельгадо, Ф. Джеймса, М. Пучальской, С. Д. Агриненко, С. Синга [2, 7, 8, 9,10,11,12].

Большинство известных программных пакетов для численного анализа TJI данных, как правило, не решают задачу идентификации (как структурную, так и параметрическую) в полном объеме. Предлагаемые методики либо заменяют существующие модели упрощенными аналитическими выражениями, либо используют локальные методы поиска. Это связано с тем, что в случае систем ОДУ, задающих модели TJI, возникают следующие сложности при решении задач идентификации:

1) необходимо использование численных методов;

2) производная оптимизируемой функции может быть найдена только приближенно;

3) присутствуют локальные минимумы;

4) большое количество параметров: в рассматриваемой задаче при аппроксимации требуется настраивать до 50 значений;

5) большие диапазоны изменения параметров;

6) необходимо производить настройку системы уравнений (подбирать количество уравнений и слагаемых).

Вышеприведенные факторы представляют определенную сложность для традиционных методик идентификации моделей. Альтернативным подходом в данном случае могут выступать эвристические методы, одним из которых является генетический алгоритм (ГА). ГА — это итеративная процедура эволюционного развития, которая работает с популяцией особей-решений, трансформируя ее во времени с помощью имитации принципов естественного отбора. Данный метод не имеет значительных математических требований к виду целевой функции, устойчив к попаданию в локальные минимумы, эффективен при решении крупномасштабных проблем оптимизации [13]. ГА показали свою эффективность при решении различных задач структурной идентификации и, в частности, при построении математических выражений и уравнений [14]. Данный подход отличается гибкостью, универсальностью. Для мультимодальных задач большой размерности ГА, как правило, находят лучшее решение при меньших вычислительных затратах по сравнению с традиционными методиками [13].

Таким образом, с учетом всего вышесказанного ГА представляется перспективным подходом для идентификации ТЛ-моделей в реальных широкозонных материалах. Разработка такого рода программного комплекса с использованием генетических алгоритмов является актуальной задачей математического моделирования. За счет обоснованного принятия решений у исследователя появляются новые возможности по обработке и верификации экспериментальных.

ТЛ данных в кристаллах, как на стадии изучения априорной информации, так и на стадии численного анализа полученных результатов.

Целью диссертационной работы является разработка программного комплекса моделирования процессов термолюминесценции в диэлектриках на основе применения генетических алгоритмов.

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. Модифицирована обобщенная кинетическая модель термолюминесценции для многоловушечных систем в кристаллах, которая позволяет с использованием ГА конструировать зонные схемы ТЛ-процессов на основе введенных битовых «выключателей».

2. Разработан новый генетический алгоритм с двоично-вещественным кодированием, осуществляющий одновременный перебор моделей и поиск оптимальных значений их параметров при аппроксимации экспериментальных ТЛ кривых.

3. Предложены и обоснованы с использованием полного многофакторного эксперимента новые модификации операторов мутации, селекции и кроссовера, обеспечивающие наилучшее быстродействие алгоритма при заданной точности.

4. По сравнению с прототипом расширена структура интегрированного пакета для решения комплекса задач моделирования процессов термолюминесценции на основе ГА за счет внедрения нового блока построения моделей.

Защищаемые положения.

1. С использованием битовых «выключателей» в структуре систем кинетических уравнений можно описывать широкий класс моделей ТЛ процессов в диэлектрических кристаллах, а также учитывать вероятные дополнительные механизмы при анализе зонных схем.

2. Созданный генетический алгоритм позволяет при обработке экспериментальных ТЛ кривых в едином цикле определять величины параметров заданной модели (идентификация в узком смысле), а также проводить поиск неизвестной зонной схемы и одновременную оценку ее параметров (идентификация в широком смысле).

3. Эмпирическое выражение, полученное в рамках полного 4-факторного эксперимента, дает возможность количественно оценивать влияние разных вариантов генетических операторов на целевую функцию.

4. Предложенная методика генетического моделирования позволяет оценить разбросы параметров зонных схем и выявить среди них наиболее сильно влияющие на форму ТЛ-пика.

5. Улучшенная по сравнению с прототипом структура программного комплекса позволяет расширить функциональность системы и решать задачи структурной идентификации ТЛ-моделей в диэлектриках.

Практическая значимость работы. Разработанные алгоритмы и программное обеспечение позволяют одновременно проводить параметрическую и структурную идентификацию моделей в отличие от традиционных методов. Созданный программный комплекс обеспечивает снижение временных затрат по сравнению с прототипом при аппроксимации экспериментальных ТЛ кривых с заданной точностью. Имеется акт внедрения разработанного ПК, а также получены три Свидетельства о регистрации программ для ЭВМ. Созданная система может использоваться в образовательном процессе при обучении студентов физических и информационных специальностей, а также при подготовке научных кадров высшей квалификации.

Апробация работы. Основные результаты и положения исследований докладывались и обсуждались на конференциях молодых ученых УГТУ-УПИ (Екатеринбург, 2004;2009), на I Международной научно-практической конференции «Современные информационные технологии и ИТ-образование» (Москва, 2005), на XIV и XV Международных конференциях по люминесценции (Китай, Пекин, 2005; Лион, Франция, 2008), на IV Международном симпозиуме по лазерам, сцинтилляторам и нелинейным оптическим материалам (Чехия, Прага, 2006), на X Международной школе-семинаре по люминесценции и лазерной физике ЛЛФ-2006 (Иркутск, 2006), на 6-й и 7-й европейских конференциях по люминесцентным детекторам и преобразователям ионизирующих излучений (Львов, Украина, 2006; Краков, Польша, 2009), на Международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании» (Екатеринбург, 2007), на 15-й Международной конференции по твердотельной дозиметрии (Нидерланды, Делфт, 2007), на IV Уральском семинаре «Люминесцентные материалы и твердотельные детекторы ионизирующих излучений» (Екатеринбург, 2008).

Публикации. По теме диссертации имеется 28 публикаций, в том числе 7 статей в научных журналах, согласно перечням ВАК 2005 — 2009 гг., а также 3 Свидетельства о регистрации программ для ЭВМ.

4.4 Основные результаты и выводы по главе.

1. С помощью разработанного ПК была получена зависимость параметров TJI-пика от исходной концентрации рекомбинационных центров. Она показала, что в модели NMTS с тушением при значениях соотношения h/N<0.01 и h/N< 100 изменение данного параметра не приводит к существенным изменениям параметров пика. Аналогично для величины А,/А{, было показано, что при AJAh < 1 и А,/А], > 10 000 форма ТЛ-кривой остается практически неизменной.

2. Разработанная система использовалась при проверке адекватности обобщенной кинетической модели процессов ТЛ в диэлектриках. С помощью критерия Кохрена был определен диапазон от 400 до 505 К, в котором однородность дисперсий сохраняется. Для проверки адекватности использовался критерий Фишера, расчетное значение которого Fpac4 = 1.019 показало, что модель является адекватной.

3. Показано, что использование ГА представляет собой эффективный способ моделирования фундаментальных механизмов термолюминесценции в кристаллах. Получаемые при этом параметры моделей, такие как глубина ловушки Е&bdquoи энергия активации тушения Eq определяются с погрешностью менее 5% по отношению к исходным величинам, заданным в вычислительном эксперименте. В то же время, соотношения скоростей захвата на ловушки и частотный фактор в некоторых случаях могут существенно отклоняться от реальных (в 10 раз), что является особенностью исследуемого объекта.

4. Результаты вычислительных экспериментов показали, что предложенная методика генетического конструирования позволяет точно выбрать требуемую ТЛ-модель среди множества предлагаемых. При этом номер поколения, на котором найдена верная структура зонной схемы, не зависит от количества ее структурных элементов и количества варьируемых параметров. Также на примере тестовых задач было показано, что разработанный программный комплекс генетического моделирования процессов ТЛ в диэлектриках работает быстрее рассмотренного ранее прототипа (6−8 часов против 24−72).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В результате выполнения диссертационной работы получены следующие основные научные и практические результаты и сделаны следующие выводы.

1. Проведен анализ существующих средств моделирования кинетических процессов и методов оптимизации, используемых при решении задач идентификации моделей ТЛ-процессов. Сформулированы критерии оценки аналогов и выбран прототип программного комплекса — система 08Ь-СА. Выявлены недостатки различных методов оптимизации применительно к задаче моделирования ТЛ-процессов — большое количество вычислений, застревание в локальных минимумах, требование указания целевой функции в явном виде. Обоснованы преимущества использования ГА для дальнейшего решения поставленных задач.

2. Принципы и понятия эволюционного моделирования адаптированы применительно к ТЛ-анализу. Обоснован выбор типа кодирования: для структурной части хромосомы используется битовая строка, для параметрической части — вещественная. Предложена трехуровневая иерархия численных методов, используемых в ПК, для решения задач идентификации ТЛ-моделей. Задача высшего уровня включает в себя параметрическую (настройка параметров) и структурную (подбор схемы) идентификации в рамках генетического конструирования. На основе созданной иерархии выполнено алгоритмическое и функциональное описание ПК.

3. Проанализированы особенности операторов мутации, селекции и кроссовера, влияющие на быстродействие ГА при конструировании зонных моделей ТЛ в диэлектриках. С помощью полного 4-факторного численного эксперимента проведена настройка эффективности эволюционных операторов, заключающаяся в определении оптимальных значений для вероятности и приращений мутаций, количества точек разрыва, пороговых величин целевой функции и т. д.

4. Для параметрической части ГА предложен модифицированный кроссовер, отличающийся от обычного линейного оператора введением двух точек разрыва. В турнирную селекцию внедрена адаптивная процедура лидерства, задающая число пар родителей, в которые обязательно входит особь-лидер с наилучшим значением целевой функции. Модифицирован оператор мутации с подстраиваемыми значениями вероятности изменения генетического кода в зависимости от текущего значения FOM.

5. Исходя из требований к реализации ПК, создан конечный программный инструментарий, включающий в себя модули TOSL и GenTL. По результатам работы данного комплекса исследователь может делать обоснованные предположения о физическом содержании TJI-модели и получать количественные оценки ее параметров.

6. Определены относительные погрешности для оценок параметров ТЛ-моделей в диэлектриках. В рамках вычислительного эксперимента показано, что энергии активации ловушек определяются достаточно точно, со средней погрешностью меньше 5%, а значения скорости захвата на ловушки и частотного фактора в некоторых случаях могут существенно отклоняться от истинных величин (в 10 раз). При этом сохраняется высокое качество аппроксимации (FOM <3%). Указанную достоверность численных оценок необходимо учитывать при анализе кривых ТЛ в реальных диэлектрических кристаллах.

7. Практическим результатом исследования является разработка программного комплекса, позволяющего:

— существенно повысить скорость и точность идентификации моделей ТЛ по сравнению с аналогами за счет использования разработанных алгоритмов, при этом значение параметра FOMлежит в пределах 0.2 — 3.5%;

— практически полностью исключить участие пользователя в процессе поиска;

— проводить параллельно структурную и параметрическую идентификацию ТЛ-моделей.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Chen, R. Theory of Thermoluminescence and Related Phenomena Текст. / R. Chen, S. W. S. McKeever. Singapore: World Scientific, 1997.
  2. Pagonis, V. Numerical and practical exercises in thermoluminescence Текст. / V. Pagonis, G. Kitis, C. Furetta. New York: Springer, 2006.
  3. Антонов-Романовский, B.B. Кинетика фототермолюминесценции кристалло-фосфоров Текст. / B.B. Антонов-Романовский. М.: Наука, 1966.
  4. Braunlich, P. Basic principles. In: Thermally stimulated relaxation in solids Текст. / P. Braunlich. Berlin: Springer-Verlag, 1979.
  5. , Э.И. Некоторые вопросы люминесценции кристаллов Текст. / Э. И. Адирович. М. — Л.: ГИТТЛ, 1951.
  6. , B.C. Механизм люминесценции F-центров в анион-дефектных монокристаллах оксида алюминия Текст. / B.C. Кортов, И. И. Мильман, С. В. Никифоров, В. Е. Пеленев // Физика твердого тела. 2003. — Т.45, вып. 7. — С. 1202 -1208.
  7. Sunta, С.М. General order kinetics of thermoluminescence and its physical meaning Текст. / С.М. Sunta, W.E.F. Ayta, R.N. Kulkarni, T.M. Piters, S. Watanabe // J.Phys. D: Appl. Phys. 1997. — Vol.30. — P.1234−1242.
  8. Singh, S. D. The determination of the trapping parameters of a thermoluminescence peak by using the Kirsh method Текст. / S.D.Singh, P. S. Mazumdar, R.K.Gartia, N.C.Deb // J.Phys. D: Appl. Phys. 1998. — Vol. 31, — P. 231 -234.
  9. , С.Д. Метод анализа кривой термовысвечивания Текст. / С. Д. Агриненко, А. Г. Алексеев, И. А. Бурлака, Н. А. Карпов. — Протвино: Препринт ИФВЭ 99−61,1999.
  10. Puchalska, М. GlowFit a new tool for thermoluminescence glow-curve deconvolution Текст. / M. Puchalska, P. Bilski // Radiation Measurements. — 2006. -Vol. 41.-P. 659−664.
  11. Delgado, A. Computerised glow curve analysis: a tool for routine thermoluminescence dosimetry Текст. / A. Delgado, J.M. Gomez-Ros // Radiation Protection Dosimetry. 2001. — Vol. 96. — P.127−132.
  12. James, F. LMU: MINUIT Documentation Электронный ресурс. / F. James, M. Roos // http://lmu.web.psi.ch/facilities/software/minuitdoc.html
  13. Mitchell, M. An introduction to genetic algorithms Текст. / M. Mitchell. Cambridge: MIT Press, 1999.
  14. , Д. Эволюция в мире изобретений Текст. / Д. Коза, М. Кин, М. Стри-тер // В мире науки. 2003. — № 6. — С. 46−53.
  15. Sunta, С.М. Limitation of peak fitting and peak shape methods for determination of activation energy of thermoluminescence glow peaks Текст. / С.М. Sunta, W.E.F. Ayta, T.M. Piters, S. Watanabe // Radiation Measurements. 1999. — Vol. 30. -P. 197−201.
  16. Sunta, C.M. General order kinetics of thermoluminescence — a comparison with physical models Текст. / C.M. Sunta, R.N. Kulkarni, T.M. Piters, W.E.F. Ayta, S. Watanabe // J.Phys. D: Appl. Phys. 1998. — Vol. 31. — P.2074−2081.
  17. Klasens, H.A. Transfer of energy between centers in sink sulphide phosphors Текст. / H.A. Klasens // Nature. 1946. — Vol. 158. — P. 306−308.
  18. Halperin, A. Evaluation of thermal activation energies from glow curves Текст. / A. Halperin, A.A. Braner // Phys. Rev. 1960. — Vol. 117. — P. 408−415.
  19. Weinstein, I.A. The simulation of TL processes in а-АЬОз using different ratios between microparameters of trapping and luminescent centers Текст. / I.A. Weinstein, E.A. Popko // Journal of Luminescence. 2007. — v. 122 — 123C, — P. 377 -380.
  20. Pagonis, V. A quantitative kinetic model for АЬС^С: TL response to ionizing radiation Текст. / V. Pagonis, R. Chen, J.L.Lawless // Radiation Measurements. — 2007. Vol. 42, No.2. — P. 198−204.
  21. Bailey, R.M. Towards a general kinetic model for optically and thermally stimulated luminescence of quartz Текст. / R.M. Bailey // Radiation Measurements. -2006.-Vol. 33.-P. 17−45.
  22. Chen, R. Modelling thermal activation characteristics of the sensitization of thermoluminescence in quartz Текст. / R. Chen, V. Pagonis // J.Phys. D: Appl. Phys. -2003.-Vol.36.-P.l-6.
  23. Supralinearity and sensitization of thermoluminescence. II: interactive trap system model applied to LiF: Mg, Ti Текст. / С. Sunta, E. Okuno, J. Lima, E. Yoshi-mura // J.Phys. D: Appl. Phys. 1994. — Vol.27. — P.2636−2643.
  24. Sakurai, T. The determination of intrinsic trapping parameters of a thermoluminescence peak of BeO Текст. / Т. Sakurai, R.K. Gartia // J.Phys. D: Appl. Phys. 1996. — Vol. 29, — P. 2714 — 2717.
  25. LAB Fit Curve Fitting Software (Nonlinear Regression Program) Электронный ресурс. // http://zeus.df.ufcg.edu.br/labfit/
  26. Marquardt, D. An algorithm for least squares estimation of nonlinear parameters Текст. / D. Marquardt // SIAM. 1963. — P.431−442.
  27. ModelKinetix ModelManager and ModelMaker — Modeling Software Электронный ресурс. // http://www.modelkinetix.com/modelmaker/fcatures.htm
  28. FlexPDE finite element model builder for Partial Differential Equations Электронный ресурс. // http://www.pdesolutions.com/index.html
  29. Bos, A. J. J. An Intercomparison of Glow Curve Analysis Computer Programs: I. Synthetic glow curves Текст. / A. J. J. Bos, Т. M. Piters, J. M. Gomez-Ros, A. Delgado // Radiation Protection Dosimetry. 1993. — Vol. 47. — P.473−477.
  30. Adamiec, G. Application of a genetic algorithm to finding parameter values for numerical simulation of quartz luminescence Текст. / G. Adamiec, M. Garcia-Talavera, R.M. Bailey // Geochronometria. 2004. — Vol. 23. — P. 9−14.
  31. Adamiec, G. Finding model parameters: Genetic algorithms and the numerical modelling of quartz luminescence Текст. / G. Adamiec, A. Bluszcz, R.M. Bailey, M. Garcia-Talavera // Radiation Measurements. 2006. — Vol. 41. — P. 897−902.
  32. DataFit Curve Fitting and Data Plotting Software Features Электронный ресурс. // http://www.oakdaleengr.com/datafit.htm
  33. , JI.A. Адаптация сложных систем Текст. / JI.A. Растригин. — Рига: Зинатне, 1981.
  34. , П. Основы идентификации систем управления Текст. / П. Эйк-хофф. -М.: Мир, 1975.
  35. , В.В. Решение задач аппроксимации с помощью персональных компьютеров Текст. /В.В. Носач. М.: МИКАП, 1994.
  36. , В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации Текст. / В. В. Корнеев, А. Ф. Гарев, С. В. Васютин, В. В. Райх. М.: «Нолидж», 2000.
  37. , А.Ф. Численные методы оптимизации: Учеб. пособие Текст. / А. Ф. Измаилов, М. В. Солодов. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005.
  38. , В.А. Численные методы для физиков-теоретиков Текст. / В. А. Ильина, П. К. Силаев. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2004.
  39. , А.Г. Курс методов оптимизации: Учеб. пособие Текст. / А. Г. Сухарев, А. В. Тимохов, В. В. Федоров. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005.
  40. Nash, J.C. Compact numerical methods for computers Текст. / J.C. Nash. Bristol: Page Bros Ltd, 1990.
  41. , H.M. Основы оптимизации (курс лекций) Электронный ресурс. / Н. М. Новикова. 2002. // http://www.ccas.ru/depart/malashen/papper/oonovikl.ps
  42. , И.В. Современные подходы к построению методов глобальной оптимизации Электронный ресурс. / И. В. Орлянская // Электронный журнал «Исследовано в России». 2002. — № 4. — С. 2097 — 2108. h llp://zhurnal .ape.relarn .ru/articles/2002/189.pdf
  43. Whitley, D. A Genetic algorithm tutorial Текст. / D. Whitley // Statistics and Computing. -1994. Vol.4. — P.65−85.
  44. , JI.A. Генетические алгоритмы Текст. / JI.A. Гладков, B.B. Курей-чик, В. М. Курейчик. -М.: Физматлит, 2006.
  45. Press, W.H. Numerical Recipes in С Текст. / W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flannery. Cambridge: Cambridge University Press, 2002.
  46. Martin, A.D. A Review of discrete optimization algorithms Текст. / A.D. Martin, K.M. Quinn // The Political Methodologist. 1996. — Vol. 7, No.2. — P.6−10.
  47. Holland, J.H. Adaptation in natural and artificial systems Текст. / J.H. Holland. — Michigan: The University of Michigan Press, 1975.
  48. Генетический алгоритм Электронный ресурс. // http://www.neuroproject.ru/genealg.htm
  49. , А.П. Интеллектуальные технологии идентификации Электронный ресурс. / А. П. Ротштейн // http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book5/l2.php
  50. Abraham, N.L. A Periodic Genetic Algorithm with Real-Space Representation for Crystal Structure and Polymorph Prediction Текст. / N.L. Abraham, M.I.J. Probert // Phys. Rev. B. 2006. — Vol.73.
  51. , Э.Э. Построение адаптивных сеток с использованием генетических алгоритмов Текст. / Э. Э. Малютина // Математическое моделирование. — 2001. Т. 13, № 9, — С. 23−36.
  52. Rajo-Iglesias, Е. Dielectric electromagnetic band gap design with genetic algorithm Текст. / E. Rajo-Iglesias, P. Sanabria-Martinez, J.L. Fernandez-Villacanas // Microwave and Optical Technology Letters. 2005. — Vol. 46, No.3. — P.248−252.
  53. Панченко, T.B. Сравнительный анализ эффективности применения генетических алгоритмов и алгоритма Метрополиса в задачах физики твердого тела
  54. Текст. / Т. В. Панченко, Ю. Ю. Тарасевич // Вычислительные методы и программирование. 2007. — Т. 8, — С. 77−87.
  55. Zeiri, Y. Application of genetic algorithm to the calculation of bound states and local density approximations Текст. / Y. Zeiri, E. Fattal, R. Kosloff // J. Chem. Phys. 1995. — Vol. 102, No.4. -P.1859−1862.
  56. Johnston, R. L. Evolving better nanoparticles: Genetic algorithms for optimizing cluster geometries Текст. / R. L. Johnston // Dalton Trans. 2003. — P.4193−4207.
  57. , А.Е. Численные методы для ПЭВМ на языках Бейсик, Фортран и Паскаль Текст. / А. Е. Мудров. Томск: МП «Раско», 1991.
  58. , А.А. Введение в численные методы Текст. / А. А. Самарский. — М.: Наука, 1987.
  59. Цой, Ю. Р. Генетические алгоритмы. Советы и рекомендации Электронный ресурс. / Ю. Р. Цой. 2006. // http://qai.narod.ru/GA/advices.html#popsize
  60. Michalevicz, Z. Genetic algorithms + Data structures = Evolution Programs Текст. / Z. Michalevicz. Berlin: Springer-Verlag, 1992.
  61. Weinstein, I.A. Genetic synthesizing of band schemes for thermoluminescence in dosimetric crystals Текст. / I.A. Weinstein, E.A. Popko // Radiation Measurements. 2008. — Vol. 43, No.2−6. — pp. 218−221.1. V- 122
  62. , Н.Б. Генетические алгоритмы с вещественным кодированием Электронный ресурс. / Н. Б. Паклин. — 2004. // http://masters.donntu.edu.ua/2006/kita/bashev/librarv/rcga.html
  63. Herrera, F. Tackling Real-Coded Genetic Algorithms: Operators and Tools for Behavioural Analysis Текст. / F. Herrera, M. Lozano, J.L.Verdegay // Artificial Intelligence Review. 1998. — Vol. 12. — P.265−319.
  64. Kitis, G. Thcrmoluminescence glow-curve deconvolution functions for first, second and general orders of kinetics Текст. / G. Kitis, J.M. Gomez-Ros, J. W.N.Tuyn // J.Phys. D: Appl. Phys. 1998. — Vol.31. — P.2636−2641.
  65. Sunta, C.M. General order and mixed order fits of thermoluminescence glow curves a comparison Текст. / C.M. Sunta, W.E.F. Ayta, J.F.D. Chubaci, S. Wata-nabe // Radiation Measurements. — 2002. — Vol. 35. — P. 47−57.
  66. , Г. Б. Настройка операторов генетического алгоритма для моделирования термоактивационных процессов Текст. / Г. Б. Смирнов, И. А. Вайнштейн, Е. А. Попко // Сб. науч. Трудов «Инжиниринг. Инновации. Инвестиции», Челябинск: ЧНЦ РАЕН, 2008, с. 87−103.
  67. , Д.К. Планирование эксперимента и анализ данных Текст. / Д. К. Монтгомери. Д.: Судостроение. 1980.
  68. , Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий Текст. / Ю. П. Адлер, Е. В. Маркова, Ю. В. Грановский // М.: Наука, 1976. 280 с.
  69. , Е.А. Настройка операторов генетического моделирования методом полного факторного эксперимента Текст. / Е. А. Попко, И. А. Вайнштейн, Г. Б. Смирнов // Известия ОрелГТУ. Серия «Информационные системы и технологии». 2009. — № 5. — с. 42−47.
  70. Petrovski, A. Statistical identification and optimisation of significant GA factors Текст. / A. Petrovski, A. Wilson, J. McCall // Proceedings of the 5th Joint Conference on Information Sciences (JCIS'2000): Atlantic City, NJ, USA. Vol. 1 — P.1027−1030.
  71. , С.JI. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии Текст. / С. Л. Ахназарова, В. В. Кафаров // М.: Высшая школа, 1985. 328с.
  72. , Е.А. Электронный учебник «Планирование и организация эксперимента» («DEXP») // Е. А. Попко, И. А. Вайнштейн, Н. Г. Светличный. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2 006 611 978. Москва, 08.06.2006.
  73. , И.Г. Планирование эксперимента для исследования многокомпонентных систем Текст. / И. Г. Зедгинидзе. — М.: Наука, 1976.
  74. , Е.А. Программный модуль «Моделирование механизмов термофотолюминесценции в диэлектриках» («TOSL») / Е. А. Попко, И. А. Вайнштейн, B.C. Кортов // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2 005 610 234. Москва, 25.01.2005.
  75. , И.А. Программный модуль «Электронный ГА-конструктор люминесцентных моделей с термоактивационной кинетикой» («GenTL») / И. А. Вайнштейн, Е. А. Попко // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2 006 614 299. Москва, 18.12.2006.
  76. Weinstein, I.A. Evolutionary approach in the simulation of thermoluminescence kinetics Текст. / I.A. Weinstein, Е.А. Popko // Radiation Measurements. 2007. -Vol. 42, No.4−5. — pp. 735−738.
  77. Технология разработки ПО Электронный ресурс. // http://www.redbrick.ru/develop.html
  78. , С. Использование моделей UML в процессе разработки программных систем Электронный ресурс. / С. Трофимов. 2003. // www.caseclub.ru/articles/modeli.html
  79. , C.JI. Введение в системологию и системотехнику Текст. / C.JI. Гольдштейн, Т. Я. Ткаченко. Екатеринбург: ИРРО, 1994.
  80. Боггс, У. UML и Rational Rose 2002 Текст. / У. Боггс, М. Боггс. М.: Издательство «Лори», 2004.
  81. , A.B. Самоучитель UML Текст. / A.B. Леоненков. СПб: БХВ-Петербург, 2004.
  82. , Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач Текст. / Дж. Клир. М.: Радио и связь, 1990.
  83. , Е.А. Структура системы управления знаниями для оценки адекватности моделей в АСНИ Текст. / Е. А. Попко, В. И. Рогович, И. А. Вайнштейн // Вестник УГТУ-УПИ, спец. выпуск. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2005.-С. 77−81.
  84. Е.Е. Методологические аспекты проектирования Электронный ресурс. // www.phiIosophy.nsc.ru/journals/philscieiice/12 02/MQIS.htm
  85. , JI.B. Парадигмы программирования Электронный ресурс. // http://www.intuit.ru/department/se/paradigms/
  86. Баас, P. Delphi 5 для пользователя Текст. / Р. Баас, М. Фервай, X. Гюнтер. — Киев: Издательская группа BHV, 2000.
  87. Автоматизированные Системы Научных Исследований Электронный ресурс. // http://pmi.ulstu.rU/newproject/new/l.html
  88. Weinstein, I.A. The simulation of TL processes in а-АЬОз using different ratios between microparameters of trapping and luminescent centers Текст. / I.A.iL
  89. Weinstein, E.A. Popko // The 14 International Conference on Luminescence. ICL'05 Abstracts, July 25−29 2005, Beijing, China. P. TUEPP156.
  90. , И.А. Генетический поиск модельных параметров при аппроксимации кривых термолюминесценции Текст. / И. А. Вайнштейн, Е. А. Попко // Письма в ЖТФ. 2006. — Т. 32, вып. 12. — С. 56−62.
  91. Weinstein, I.A. Compensation relationship between parameters of Thermoluminescence kinetics in crystals Текст. / I.A. Weinstein, A.S. Vokhmintsev, E.A.th
  92. Popko, V.S. Kortov // 7 Internatioanal Conference on Luminescent Detectors and Transformers of Ionizing Radiation. Krakow (Poland), 2009. P. 146.
  93. Орозбек уулу Аскар. Особенности кинетики люминесценции Р±центров, а аниондефектных кристаллах оксида алюминия: дис.. канд. физ.-мат. наук: 01.04.07: защищена 19.02.07. Екатеринбург, 2007. — 125 с.
  94. Akselrod, M.S. Thermal quenching of F-center luminescence in АЬ03: С Текст. / M.S.Akselrod, N. Agersnap Larsen, V. Whitley, S.W.S.McKeever // J. Phys. D: Appl. Phys. 1998. — Vol.33. — P.3364−3373.
  95. , Е.А. Генетическое моделирование механизмов термолюминесценции в кристаллах Текст. / Е. А. Попко, И. А. Вайнштейн, Г. Б. Смирнов // Тезисы IV Уральского семинара ТТД-2008,13−14 ноября, 2008, Екатеринбург, сс. 85−86.
  96. Gomez-Ros, J.M. Simple methods to analyze thermoluminescence glow curves assuming arbitrary recombination-retrapping rates Текст. / J.M. Gomez-Ros, C. Furetta, V. Correcher // Radiation Protection Dosimetry. 2006. — Vol. 118, No.1−4. — P.339−343.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?