Індуктивне моделювання зміни чисельності амілолітичних мікроорганізмів на забрудненій ділянці грутну

• Опубліковано в: : Індуктивне моделювання складних систем
• Дата: 2017
• Автори: Іутинська, Г.О., Мороз, О.Г.
• Формат: Стаття
• Мова: Ukrainian
• Опубліковано: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2017
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133644
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Індуктивне моделювання зміни чисельності амілолітичних мікроорганізмів на забрудненій ділянці грутну / Г.О. Іутинська, О.Г. Мороз // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2017. — Вип. 9. — С. 101-107. — Бібліогр.: 13 назв. — укр.

В статті представлено результати застосування комбінаторно-генетичного алгоритму КОМБІ-ГА для моделювання за дослідними даними чисельності амілолітичних мікроорганізмів на забрудненій міддю ділянці ґрунту. Побудовані математичні моделі описують зміни чисельності мікроорганізмів у залежності від деяких екологічних факторів та концентрації міді у ґрунті. Показано перспективність використання індуктивного підходу для моделювання мікробіологічних процесів у ґрунті. В статье представлены результаты применения комбинаторно-генетического алгоритма КОМБИ-ГА для моделирования по опытным данным количества амилолитических микроорганизмов на загрязненном медью участке почвы. Построенные математические модели описывают изменения численности микроорганизмов в зависимости от некоторых экологических факторов и концентрации меди в почве. Показана перспективность использования индуктивного подхода для моделирования микробиологических процессов в почве. The article presents the application results of the combinatorial-genetic algorithm COMBI-GA for modeling from experimental data of amylolytic microorganism quantity in a soil plot contaminated by copper. The constructed mathematical models describe changes in the quantity of amylolytic microorganisms depending on certain environmental factors and the copper concentration in the soil. The perspective of using the inductive approach to modeling of microbiological processes in soil is shown.