Генетичні алгоритми як обчислювальні методи скінченновимірної оптимізації
Мета роботи. Показати, що генетичні алгоритми, зазвичай класифіковані як метаевристичні, популяційні, імітаційні тощо, по суті є стохастичними чисельними методами прямого пошуку. Результати. Наведено варіанти постановки задачі оптимізації, дано огляд класифікацій оптимізаційних задач із зазначенням...
Збережено в:
| Видавець: | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
|---|---|
| Дата: | 2021 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2021
|
| Назва видання: | Кібернетика та комп’ютерні технології |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/181346 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Цитувати: | Генетичні алгоритми як обчислювальні методи скінченновимірної оптимізації / Н.М. Гулаєва, В.П. Шило, М.М. Глибовець // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2021. — № 3. — С. 5-14. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. |