Багатофакторний конвергенційно-націлений оператор для генетичного алгоритму

• Дата: 2017
• Автори: Shadura, Oksana, Petrenko, Anatoly I., Svistunov, Sergiy Ya.
• Формат: Стаття
• Мова: English
• Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2017
• Теми: machine learning; genetic algorithm; Pareto Front; principle component analysis; transport particle simulations; машинное обучение; генетический алгоритм; Парето фронт; анализ главных компонентов; моделирования транспорта частиц; машинне навчання; генетичний алгоритм; аналіз основних компонентів; моделювання транспорту частинок
• Онлайн доступ: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/101845
• Назва журналу: System research and information technologies

Optimization of complex particle transport simulation packages could be managed using genetic algorithms as a tuning instrument for learning statistics and behavior of multi-objective optimisation functions. Combination of genetic algorithm and unsupervised machine learning could significantly incre...