Апроксимація функцій багатьох змінних із застосуванням алгоритму диференціальної еволюції
У статті запропоновано алгоритм диференціальної еволюції для найкращої рівномірної апроксимації функцій багатьох змінних. Наведені результати обчислювальних експериментів, які підтверджують його ефективність. Показані переваги алгоритму диференціальної еволюції порівняно з традиційними алгоритмами а...
Saved in:
| Published in: | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Date: | 2017 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117509 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Апроксимація функцій багатьох змінних із застосуванням алгоритму диференціальної еволюції / Л.П. Вакал // Математичні машини і системи. — 2017. — № 1. — С. 90-96. — Бібліогр.: 23 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | У статті запропоновано алгоритм диференціальної еволюції для найкращої рівномірної апроксимації функцій багатьох змінних. Наведені результати обчислювальних експериментів, які підтверджують його ефективність. Показані переваги алгоритму диференціальної еволюції порівняно з традиційними алгоритмами апроксимації.
В статье предложен алгоритм дифференциальной эволюции для наилучшей равномерной аппроксимации функций многих переменных. Приведены результаты вычислительных экспериментов, подтверждающие его эффективность. Показаны преимущества алгоритма дифференциальной эволюции по сравнению с традиционными алгоритмами аппроксимации.
It is proposed a differential evolution algorithm for best uniform approximation of many-variables functions. It is presented numerical experiments results confirming the algorithm efficiency. It is shown advantages of the differential evolution in comparison with the traditional approximation algorithms.
|
|---|---|
| ISSN: | 1028-9763 |