Анализ параллельного алгоритма синтеза эмпирических моделей на принципах генетических алгоритмов
Розроблено метод синтезу емпіричних моделей з використанням генетичних алгоритмів, який порівняно з індуктивним методом самоорганізації моделей значно скорочує затрати машинного часу на їх реалізацію. Для підвищення ефективності обчислювального процесу розроблено паралельний алгоритм та здійснено йо...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Дата: | 2016 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208069 |
| 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: | Анализ параллельного алгоритма синтеза эмпирических моделей на принципах генетических алгоритмов / М.И. Горбийчук, В.М. Медведчук, А.Н. Лазорив // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 1. — С. 112-131. — Бібліогр.: 17 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Розроблено метод синтезу емпіричних моделей з використанням генетичних алгоритмів, який порівняно з індуктивним методом самоорганізації моделей значно скорочує затрати машинного часу на їх реалізацію. Для підвищення ефективності обчислювального процесу розроблено паралельний алгоритм та здійснено його аналіз, що дало змогу оцінити зменшення затрат машинного часу порівняно з послідовним алгоритмом.
The developed method of synthesis of empirical models using the genetic algorithms reduces the computing time for the implementing of empirical models, comparing to the inductive method of self-organizing models. To improve the effectiveness of computing process the parallel algorithm was developed and analyzed, which allows reducing the computing time comparing to the sequential or / FIFO / algorithm.
|
|---|---|
| ISSN: | 0572-2691 |