title: Stochastic optimization methods for beam dynamics problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Юдин Иван Павлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Udin Ivan Pavlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Жданова Анастасия Юрьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zdanova Anastasia Urevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Андрианов Сергей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Andrianov Sergej Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:10:50Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:10:50Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 023482
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32189
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В 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.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In 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.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cтохастические методы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизации динамики пучка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: пучок заряженных частиц
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод роя частиц
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генетический алгоритм
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: математическая модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: критерий качества
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ускоритель электронов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: численное моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сравнение методов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование динамики интенсивных пучков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генетический алгоритм глобальной оптимизации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генетический алгоритм многокритериальной оптимизации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: многокритериальная оптимизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глобальная оптимизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: динамические уравнения пучка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: линейный ускоритель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поле бегущей волны
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: стохастические методы оптимизации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stochastic methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: optimization of beam dynamics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: charged particle beam
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: particle swarm method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: genetic algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: mathematical model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: quality criterion
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: electron accelerator
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: numerical simulation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: comparison of methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: simulation of the dynamics of intense beams
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: genetic algorithm for global optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: genetic algorithm for multi-criteria optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multi-criteria optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: global optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dynamic beam equations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: linear accelerator
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: traveling wave field
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stochastic optimization methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Stochastic optimization methods for beam dynamics problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Стохастические методы оптимизации для задач динамики пучка заряженных частиц
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Zdanova_AU_4_kurs_02_june_2021__13_48_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32189/1/VKR_Zdanova_AU_4_kurs_02_june_2021__13_48_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,5 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_na_anglijskom_skan__rukovoditel_Andrianov__student_Zdanova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32189/2/reviewSV_otzyv_na_anglijskom_skan__rukovoditel_Andrianov__student_Zdanova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 372,91 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_na_russkom_skan__naucnyj_rukovoditel_Andrianov__student_Zdanova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32189/3/reviewSV_otzyv_na_russkom_skan__naucnyj_rukovoditel_Andrianov__student_Zdanova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 460,83 kB