Багатофакторний конвергенційно-націлений оператор для генетичного алгоритму

• Datum: 2017
• Hauptverfasser: Shadura, Oksana, Petrenko, Anatoly I., Svistunov, Sergiy Ya.
• Format: Artikel
• Sprache: Englisch
• Veröffentlicht: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2017
• Schlagworte: машинне навчання; генетичний алгоритм; Парето фронт; аналіз основних компонентів; моделювання транспорту частинок
• Online Zugang: 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...