Комбінаторика в задачах штучного інтелекту
Для деяких задач штучного інтелекту з використанням теорії комбінаторної оптимізації побудовано математичні моделі. Показано, що в задачах цього класу комбінаторні конфігурації можуть бути як аргументом цільової функції, так і вхідними даними. Для некоторых задач искусственного интеллекта с использо...
Saved in:
| Published in: | Управляющие системы и машины |
|---|---|
| Date: | 2017 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124958 |
| 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: | Комбінаторика в задачах штучного інтелекту / Н.К. Тимофієва, В.І. Гриценко // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 2. — С. 6-19, 37. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862574526227808256 |
|---|---|
| author | Тимофієва, Н.К. Гриценко, В.І. |
| author_facet | Тимофієва, Н.К. Гриценко, В.І. |
| citation_txt | Комбінаторика в задачах штучного інтелекту / Н.К. Тимофієва, В.І. Гриценко // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 2. — С. 6-19, 37. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Управляющие системы и машины |
| description | Для деяких задач штучного інтелекту з використанням теорії комбінаторної оптимізації побудовано математичні моделі. Показано, що в задачах цього класу комбінаторні конфігурації можуть бути як аргументом цільової функції, так і вхідними даними.
Для некоторых задач искусственного интеллекта с использованием теории комбинаторной оптимизации построены математические модели. Показано, что в задачах этого класса комбинаторные конфигурации могут быть как аргументом целевой функции, так и входными данными.
The problems of the artificial intelligence are difficult by nature and are not always amenable to formalization. A lot of the applied problems of this class are reduced to the problems of the combinatorial optimization. This is because their vast part requires sorting of variants. A combinatorial nature is the characteristic of the search problems. The design methods do not always explain the search nature of the artificial intelligence problems. The detailed analysis of the problems of this class shows that the argument for the objective function is the different types of the combinatorial configurations. The method of creating the artificial intelligence with the use of the combinatorial optimization theory is represented. An objective function and defined argument for the combinatorial configurations of different types are formulated. As the system analysis shows, in the problems of this class the combinatorial configurations can be the argument for the objective function and input data. The use of the combinatorial optimization theory allows to set the combinatorial nature, to formulate the objective function, to identify the characteristics signs, which establish the similarity of the artificial intelligence problems. The expounded researches allow the identification the uncertainty cause of different kinds, which arises up in the process of their decision, and explain the nature of the input data vagueness.
|
| first_indexed | 2025-11-26T09:56:25Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-124958 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0130-5395 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-11-26T09:56:25Z |
| publishDate | 2017 |
| publisher | Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Тимофієва, Н.К. Гриценко, В.І. 2017-10-12T14:05:04Z 2017-10-12T14:05:04Z 2017 Комбінаторика в задачах штучного інтелекту / Н.К. Тимофієва, В.І. Гриценко // Управляющие системы и машины. — 2017. — № 2. — С. 6-19, 37. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. 0130-5395 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124958 519.14+519.168 Для деяких задач штучного інтелекту з використанням теорії комбінаторної оптимізації побудовано математичні моделі. Показано, що в задачах цього класу комбінаторні конфігурації можуть бути як аргументом цільової функції, так і вхідними даними. Для некоторых задач искусственного интеллекта с использованием теории комбинаторной оптимизации построены математические модели. Показано, что в задачах этого класса комбинаторные конфигурации могут быть как аргументом целевой функции, так и входными данными. The problems of the artificial intelligence are difficult by nature and are not always amenable to formalization. A lot of the applied problems of this class are reduced to the problems of the combinatorial optimization. This is because their vast part requires sorting of variants. A combinatorial nature is the characteristic of the search problems. The design methods do not always explain the search nature of the artificial intelligence problems. The detailed analysis of the problems of this class shows that the argument for the objective function is the different types of the combinatorial configurations. The method of creating the artificial intelligence with the use of the combinatorial optimization theory is represented. An objective function and defined argument for the combinatorial configurations of different types are formulated. As the system analysis shows, in the problems of this class the combinatorial configurations can be the argument for the objective function and input data. The use of the combinatorial optimization theory allows to set the combinatorial nature, to formulate the objective function, to identify the characteristics signs, which establish the similarity of the artificial intelligence problems. The expounded researches allow the identification the uncertainty cause of different kinds, which arises up in the process of their decision, and explain the nature of the input data vagueness. uk Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Управляющие системы и машины Фундаментальные и прикладные проблемы Computer Science Комбінаторика в задачах штучного інтелекту Комбинаторика в задачах искусственного интеллекта Combinatorial is in a problems of artificial intellect Article published earlier |
| spellingShingle | Комбінаторика в задачах штучного інтелекту Тимофієва, Н.К. Гриценко, В.І. Фундаментальные и прикладные проблемы Computer Science |
| title | Комбінаторика в задачах штучного інтелекту |
| title_alt | Комбинаторика в задачах искусственного интеллекта Combinatorial is in a problems of artificial intellect |
| title_full | Комбінаторика в задачах штучного інтелекту |
| title_fullStr | Комбінаторика в задачах штучного інтелекту |
| title_full_unstemmed | Комбінаторика в задачах штучного інтелекту |
| title_short | Комбінаторика в задачах штучного інтелекту |
| title_sort | комбінаторика в задачах штучного інтелекту |
| topic | Фундаментальные и прикладные проблемы Computer Science |
| topic_facet | Фундаментальные и прикладные проблемы Computer Science |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/124958 |
| work_keys_str_mv | AT timofíêvank kombínatorikavzadačahštučnogoíntelektu AT gricenkoví kombínatorikavzadačahštučnogoíntelektu AT timofíêvank kombinatorikavzadačahiskusstvennogointellekta AT gricenkoví kombinatorikavzadačahiskusstvennogointellekta AT timofíêvank combinatorialisinaproblemsofartificialintellect AT gricenkoví combinatorialisinaproblemsofartificialintellect |