Генетичні алгоритми як обчислювальні методи скінченновимірної оптимізації
Мета роботи. Показати, що генетичні алгоритми, зазвичай класифіковані як метаевристичні, популяційні, імітаційні тощо, по суті є стохастичними чисельними методами прямого пошуку. Результати. Наведено варіанти постановки задачі оптимізації, дано огляд класифікацій оптимізаційних задач із зазначенням...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Кібернетика та комп’ютерні технології |
|---|---|
| Datum: | 2021 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2021
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181346 |
| 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: | Генетичні алгоритми як обчислювальні методи скінченновимірної оптимізації / Н.М. Гулаєва, В.П. Шило, М.М. Глибовець // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2021. — № 3. — С. 5-14. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. |