Multivariate convergence-targeted operator for the genetic algorithm

• Datum: 2017
• Hauptverfasser: Shadura, O., Petrenko, A., Svistunov, S.
• Format: Artikel
• Sprache: English
• Veröffentlicht: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2017
• Schriftenreihe: Системні дослідження та інформаційні технології
• Schlagworte: Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/151069
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Multivariate convergence-targeted operator for the genetic algorithm / O. Shadura, A. Petrenko, S. Svistunov // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2017. — № 1. — С. 126-140. — Бібліогр.: 17 назв. — англ.

Optimization of complex particle transport simulation packages could be managed using genetic algorithms as a tuning instrument for learning statistics and behavior of multi-objective optimisation functions. Combination of genetic algorithm and unsupervised machine learning could significantly incre...