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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Дата: | 2018 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2018
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/150646 |
| 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: | 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. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | 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 |