Методи негладкої оптимізації: теорія та практичне застосування (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 1 листопада 2023 р.)

У доповіді розглянуто окремі найважливіші результати проведених в Інституті кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України досліджень у галузі чисельних методів негладкої оптимізації та наведено приклади їх застосування для розв’язання широкого кола актуальних практичних задач. Сучасним напрямом, як...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Вісник НАН України
Дата:2024
Автор: Стецюк, П.І.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2024
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/201721
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:Методи негладкої оптимізації: теорія та практичне застосування (стенограма доповіді на засіданні Президії НАН України 1 листопада 2023 р.) / П.І. Стецюк // Вісник Національної академії наук України. — 2024. — № 1. — С. 49-55. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:У доповіді розглянуто окремі найважливіші результати проведених в Інституті кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України досліджень у галузі чисельних методів негладкої оптимізації та наведено приклади їх застосування для розв’язання широкого кола актуальних практичних задач. Сучасним напрямом, який активно розвивається в Інституті, є розроблення методів штучного інтелекту з використанням спеціалізованих моделей та алгоритмів негладкої оптимізації для нейронних мереж та машинного навчання, а також для аналізу і проєктування логістичних, транспортних та енергетичних мереж. The report presents some of the most important results of research conducted at the V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of the NAS of Ukraine in the field of numerical methods of non-smooth optimization and gives examples of their application for solving a wide range of relevant practical problems. A modern direction that is actively evolving at the Institute is the development of artificial intelligence methods using specialized models and non-smooth optimization algorithms for neural networks and machine learning, as well as for the analysis and design of logistics, transport, and energy networks.
ISSN:1027-3239