Genetic Stochastic Algorithm Application in Beam Dynamics Optimization Problem

Переведенное название: Применение генетического стохастического алгоритма в задаче оптимизации динамики пучка

Результат исследований: Материалы конференцийматериалырецензирование

16 Загрузки (Pure)

Аннотация

The article discusses the application of the genetic global search algorithm
to the problem of beam dynamics optimization. The algorithm uses normal distribution to form new generations and provides covariance matrix adaptation during
random search. The method is easy to use because does not require calculation of
the covariance matrix. The algorithm is applied to global extremum search of the
functional characterizing beam dynamics quality in linear accelerator. The extremal
problem under study has a large number of variables; the objective function is multiextreme. Therefore, the use of the stochastic method is preferred way to achieve
the goal. The algorithm quickly converges and can be successfully used in solving
multidimensional optimization problems, including its combination with directed
methods. The optimization results are presented and discussed.
Переведенное названиеПрименение генетического стохастического алгоритма в задаче оптимизации динамики пучка
Язык оригиналаанглийский
Число страниц8
СостояниеОтправлено - 22 сен 2020
Событие
IV Международная конференция "Устойчивость и процессы управления", посвященная 90-летию со дня рождения чл.-корр. РАН В.И. Зубова: памяти профессора В.И. Зубова
- СПбГУ, Санкт-Петербург, Российская Федерация
Продолжительность: 5 окт 20209 окт 2020
Номер конференции: IV
http://www.apmath.spbu.ru/scp2020/ru/main/
http://www.apmath.spbu.ru/scp2020/eng/program/#schedule

конференция

конференция
IV Международная конференция "Устойчивость и процессы управления", посвященная 90-летию со дня рождения чл.-корр. РАН В.И. Зубова
Сокращенный заголовокSCP2020
СтранаРоссийская Федерация
ГородСанкт-Петербург
Период5/10/209/10/20
Адрес в сети Интернет

Предметные области Scopus

  • Математика (все)
  • Физика и астрономия (все)

Ключевые слова

  • global optimization, genetic stochastic algorithm, linear accelerator, beam dynamics optimization

Цитировать