Переборный алгоритм МГУА с генетическим поиском оптимальной модели

Представлена архитектура обобщенного итерационного алгоритма метода группового учета аргументов, частными случаями которого есть алгоритмы многорядного и релаксационного типов, а также разновидности итерационно-комбинаторных алгоритмов. На основе предложенной методики численного анализа эффективност...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Управляющие системы и машины
Datum:2016
1. Verfasser: Мороз, О.Г.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2016
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117316
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Переборный алгоритм МГУА с генетическим поиском оптимальной модели / О.Г. Мороз // Управляющие системы и машины. — 2016. — № 6. — С. 73–79, 88. — Бібліогр.: 22 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Представлена архитектура обобщенного итерационного алгоритма метода группового учета аргументов, частными случаями которого есть алгоритмы многорядного и релаксационного типов, а также разновидности итерационно-комбинаторных алгоритмов. На основе предложенной методики численного анализа эффективности итерационных алгоритмов выполнено их сравнительное исследование и вопрос сходимости к истинной модели. Представлено архітектуру узагальненого ітераційного алгоритму методу групового урахування аргументів, окремими випадками якого є алгоритми багаторядного та релаксаційного типів, а також різновиди ітераційно-комбінаторних алгоритмів. На основі запропонованої методики чисельного аналізу ефективності ітераційних алгоритмів виконано їх порівняльне дослідження і питання збіжності до істинної моделі. The latest results concerning a sorting-out COMBI-GA hybrid algorithm with genetic search of optimal model
 as an alternative to known algorithms based on the determinate search procedures is summarized.
 Methods. The genetic-based algorithm uses the genetic operators to find an optimal model and reduce the exhaustive
 search of the combinatorial algorithm.
 Results. The effectiveness of four genetic operators is compared in COMBI-GA hybrid algorithm for solving test and
 real-world inductive modeling problems of diverse dimension.
ISSN:0130-5395