Генетические алгоритмы оптимизации
Для построения оптимальных помехоустойчивых кодов используются генетические алгоритмы. В генетических алгоритмах в качестве «организмов» популяции используются таблицы полярности, а также три вида операций: генерирование случайных кодов для первого поколения, скрещивание кодов, мутация кодов. Для по...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Компьютерная математика |
|---|---|
| Дата: | 2019 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2019
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161935 |
| 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: | Генетические алгоритмы оптимизации / А.А. Вагис // Компьютерная математика. — 2019. — № 1. — С. 70-76. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Для построения оптимальных помехоустойчивых кодов используются генетические алгоритмы. В генетических алгоритмах в качестве «организмов» популяции используются таблицы полярности, а также три вида операций: генерирование случайных кодов для первого поколения, скрещивание кодов, мутация кодов.
Для побудови оптимальних завадостійких кодів виконувались генетичні алгоритми. У генетичних алгоритмах як «організми» популяції використовувалися таблиці полярності, а також три види операцій: вибір випадкових кодів для першого покоління; схрещування кодів; мутації кодів.
We apply genetic algorithms to construct noise-free optimal codes. In genetic algorithms, the polarity tables are used as the “organisms” of a population, as well as three types of operations: generation of random codes for the first generation, crossing and mutation of codes.
|
|---|---|
| ISSN: | 2616-938Х |