2025-02-23T19:49:10-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-161939%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T19:49:10-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-161939%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T19:49:10-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T19:49:10-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Генетические алгоритмы в биоинформатике

Генетические алгоритмы в биоинформатике

В генетических алгоритмах в качестве начальной популяции использованы таблицы полярности на основе трех типов информации, и таким образом построены оптимальные варианты несимметричных кодов, а также кодов, имеющих примерно такие же характеристики, как у стандартного кода....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Гупал, А.М., Гупал, Н.А.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2019
Series:Компьютерная математика
Subjects:
Математические модели в биологии и медицине
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161939
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id irk-123456789-161939
record_format dspace
spelling irk-123456789-1619392019-12-28T01:26:25Z Генетические алгоритмы в биоинформатике Гупал, А.М. Гупал, Н.А. Математические модели в биологии и медицине В генетических алгоритмах в качестве начальной популяции использованы таблицы полярности на основе трех типов информации, и таким образом построены оптимальные варианты несимметричных кодов, а также кодов, имеющих примерно такие же характеристики, как у стандартного кода. Проведено порівняння стандартного генетичного коду з генетичними кодами, що випадково згенерували, а також з оптимальними кодами, отриманими за допомогою генетичного алгоритму. У генетичних алгоритмах як «організми» популяції використовувалися таблиці полярності на основі трьох типів інформації, і таким чином вдалося побудувати оптимальні варіанти несиметричних кодів, а також коди, що мають приблизно такі ж характеристики як у стандартного коду. The standard genetic code is compared with randomly generated genetic codes and with the optimal codes obtained by genetic algorithm. In genetic algorithms, polarity tables are used as the "organisms" of a population based on three types of information, and, thus, the optimal variants of asymmetric codes are constructed, as well as the codes with approximately the same characteristics as a standard code. 2019 Article Генетические алгоритмы в биоинформатике / А.М. Гупал, Н.А. Гупал // Компьютерная математика. — 2019. — № 1. — С. 100-108. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. 2616-938Х http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161939 519.217.268 ru Компьютерная математика Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Математические модели в биологии и медицине
Математические модели в биологии и медицине
spellingShingle Математические модели в биологии и медицине
Математические модели в биологии и медицине
Гупал, А.М.
Гупал, Н.А.
Генетические алгоритмы в биоинформатике
Компьютерная математика
description В генетических алгоритмах в качестве начальной популяции использованы таблицы полярности на основе трех типов информации, и таким образом построены оптимальные варианты несимметричных кодов, а также кодов, имеющих примерно такие же характеристики, как у стандартного кода.
format Article
author Гупал, А.М.
Гупал, Н.А.
author_facet Гупал, А.М.
Гупал, Н.А.
author_sort Гупал, А.М.
title Генетические алгоритмы в биоинформатике
title_short Генетические алгоритмы в биоинформатике
title_full Генетические алгоритмы в биоинформатике
title_fullStr Генетические алгоритмы в биоинформатике
title_full_unstemmed Генетические алгоритмы в биоинформатике
title_sort генетические алгоритмы в биоинформатике
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate 2019
topic_facet Математические модели в биологии и медицине
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161939
citation_txt Генетические алгоритмы в биоинформатике / А.М. Гупал, Н.А. Гупал // Компьютерная математика. — 2019. — № 1. — С. 100-108. — Бібліогр.: 3 назв. — рос.
series Компьютерная математика
work_keys_str_mv AT gupalam genetičeskiealgoritmyvbioinformatike
AT gupalna genetičeskiealgoritmyvbioinformatike
first_indexed 2023-10-18T22:08:07Z
last_indexed 2023-10-18T22:08:07Z
_version_ 1796154721170358272

Similar Items