ВИКОРИСТАННЯ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ВИПАДКОВИХ ПРОЦЕСІВ ПРИ РОЗВ’ЯЗУВАННІ ЗАДАЧ ОПТИМІЗАЦІЇ

Author:

Бажан СтаніславORCID

Abstract

У дослідженні аналізуються різні способи кодування елементів у генетичному алгоритмі. Нарівні зі звичайними методами, такими як бінарне кодування та код Грея, в роботі вивчаються: гамма- та дельта-коди Еліаса, гамма-коди Левенштейна, кодування Голомба, коди Райса та інші. Для тестування вибраних підходів застосовувався адаптований генетичний алгоритм із можливістю зміни довжини рядків. Перевірка відбувалась на наборі тестових функцій. Запропоновано алгоритм векторного управління параметрами. Під час проведення дослідження застосовувалися: методи багатокритеріальної оптимізації, методи стохастичного оптимізації, метод ітерацій. Представлено пошук оптимальних розв’язків з урахуванням застосування модифікованого генетичного алгоритму за різних популяцій і поколінь. Показано ефективність використання в генетичному алгоритмі для вирішення задач оптимізації не тільки добре відомих методів бінарного кодування, а й альтернативних способів. Особливий інтерес застосування альтернативних способів кодування становлять для гібридних генетичних алгоритмів.

Publisher

European Scientific Platform (Publications)

Subject

General Agricultural and Biological Sciences

Reference17 articles.

1. Бажан С., Олійник Л. (2022). Про алгоритм пошуку оптимального плану для транспортної задачі спеціального вигляду. Міжнародний науковий журнал «GRAIL OF SCIENCE» № 11. (https://doi.org/10.36074/grail-of-science.24.12.2021.039) : за матеріалами II Міжнародної науково-практичної конференції «Modern science: concepts, theories and methods of basic and applied research» (Index Copernicus)

2. Безклубенко І.С., Гетун Г.В., Баліна О.І., Буценко Ю.П. (2022) Дослідження властивостей множини ефективних значень критеріїв в задачі оптимізації інженерної мережі. Управління розвитком складних систем. № 51, С. 81-86.

3. Горда О. В., Цюцюра С. В., Лященко Т. О. (2022) Cognitive elements of information environments. Управління розвитком складних систем. № 51. С. 49–57, dx.doi.org10.32347/2412-9933.2022.51.49-57

4. Гулаєва, Н. М., Шило, В. П., М.М. Глибовець (2021). Генетичні алгоритми як обчислювальні методи скінченновимірної оптимізації. Кібернетика та комп’ютерні технології.

5. Гуляницький Л. Ф., Мулеса О. Ю. (2016) Прикладні методи комбінаторної оптимізації. Київ: Київський національний університет імені Т. Г. Шевченка, 133 с.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3