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...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Управляющие системы и машины
Дата:2016
Автор: Мороз, О.Г.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2016
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117316
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати: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.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862710940130082816
author Мороз, О.Г.
author_facet Мороз, О.Г.
citation_txt 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.
collection DSpace DC
container_title Управляющие системы и машины
description 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.
first_indexed 2025-12-07T17:28:05Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-117316
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 0130-5395
language Russian
last_indexed 2025-12-07T17:28:05Z
publishDate 2016
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
record_format dspace
spelling Мороз, О.Г.
2017-05-22T13:32:06Z
2017-05-22T13:32:06Z
2016
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.
0130-5395
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117316
681.5.015
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.
ru
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
Управляющие системы и машины
Методы и средства обработки данных и знаний
Переборный алгоритм МГУА с генетическим поиском оптимальной модели
Sorting-Out the GMDH Algorithm with the Genetic Search of Optimal Model
Article
published earlier
spellingShingle Переборный алгоритм МГУА с генетическим поиском оптимальной модели
Мороз, О.Г.
Методы и средства обработки данных и знаний
title Переборный алгоритм МГУА с генетическим поиском оптимальной модели
title_alt Sorting-Out the GMDH Algorithm with the Genetic Search of Optimal Model
title_full Переборный алгоритм МГУА с генетическим поиском оптимальной модели
title_fullStr Переборный алгоритм МГУА с генетическим поиском оптимальной модели
title_full_unstemmed Переборный алгоритм МГУА с генетическим поиском оптимальной модели
title_short Переборный алгоритм МГУА с генетическим поиском оптимальной модели
title_sort переборный алгоритм мгуа с генетическим поиском оптимальной модели
topic Методы и средства обработки данных и знаний
topic_facet Методы и средства обработки данных и знаний
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117316
work_keys_str_mv AT morozog perebornyialgoritmmguasgenetičeskimpoiskomoptimalʹnoimodeli
AT morozog sortingoutthegmdhalgorithmwiththegeneticsearchofoptimalmodel