Знаходження оптимальних параметрів емпіричних формул декількох змінних за допомогою еволюційних алгоритмів

Розглянуто задачу побудови емпіричних формул декількох змінних для наближеного представлення експериментальних даних. Для знаходження оптимальних значень параметрів емпіричних формул запропоновано адаптувати алгоритм диференціальної еволюції. Це один із кращих еволюційних алгоритмів, який стабільно...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Математичні машини і системи
Datum:2018
Hauptverfasser: Вакал, Л.П., Вакал, Є.С.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2018
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/150646
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:Знаходження оптимальних параметрів емпіричних формул декількох змінних за допомогою еволюційних алгоритмів / Л.П. Вакал, Є.С. Вакал // Математичні машини і системи. — 2018. — № 3. — С. 109-116. — Бібліогр.: 17 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Розглянуто задачу побудови емпіричних формул декількох змінних для наближеного представлення експериментальних даних. Для знаходження оптимальних значень параметрів емпіричних формул запропоновано адаптувати алгоритм диференціальної еволюції. Це один із кращих еволюційних алгоритмів, який стабільно знаходить глобальний оптимум функції за мінімальний час. Рассмотрена задача построения эмпирических формул нескольких переменных для приближенного представления экспериментальных данных. Для нахождения оптимальных значений параметров эмпирических формул предложено адаптировать алгоритм дифференциальной эволюции. Это один из лучших эволюционных алгоритмов, стабильно находящий глобальный оптимум функции за минимальное время. The problem of constructing empirical formulas of several variables for experimental data approximation is considered. It is proposed to adapt a differential evolution algorithm for finding optimal parameters of the empirical formulas. It is one of the best evolutionary algorithms stably finding function global optimum in minimum time.
ISSN:1028-9763