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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Datum: | 2016 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208069 |
| 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: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862614929152933888 |
|---|---|
| author | Горбийчук, М.И. Медведчук, В.М. Лазорив, А.Н. |
| author_facet | Горбийчук, М.И. Медведчук, В.М. Лазорив, А.Н. |
| citation_txt | 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблемы управления и информатики |
| description | 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.
|
| first_indexed | 2025-11-29T12:32:07Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-208069 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-29T12:32:07Z |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Горбийчук, М.И. Медведчук, В.М. Лазорив, А.Н. 2025-10-19T08:20:39Z 2016 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. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208069 519.684.4 10.1615/JAutomatInfScien.v48.i2.60 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. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Методы обработки информации Анализ параллельного алгоритма синтеза эмпирических моделей на принципах генетических алгоритмов Аналіз паралельного алгоритму синтезу емпіричних моделей на принципах генетичних алгоритмів Analyses of parallel algorithm of empirical models synthesis on the principles of genetic algorithms Article published earlier |
| spellingShingle | Анализ параллельного алгоритма синтеза эмпирических моделей на принципах генетических алгоритмов Горбийчук, М.И. Медведчук, В.М. Лазорив, А.Н. Методы обработки информации |
| title | Анализ параллельного алгоритма синтеза эмпирических моделей на принципах генетических алгоритмов |
| title_alt | Аналіз паралельного алгоритму синтезу емпіричних моделей на принципах генетичних алгоритмів Analyses of parallel algorithm of empirical models synthesis on the principles of genetic algorithms |
| title_full | Анализ параллельного алгоритма синтеза эмпирических моделей на принципах генетических алгоритмов |
| title_fullStr | Анализ параллельного алгоритма синтеза эмпирических моделей на принципах генетических алгоритмов |
| title_full_unstemmed | Анализ параллельного алгоритма синтеза эмпирических моделей на принципах генетических алгоритмов |
| title_short | Анализ параллельного алгоритма синтеза эмпирических моделей на принципах генетических алгоритмов |
| title_sort | анализ параллельного алгоритма синтеза эмпирических моделей на принципах генетических алгоритмов |
| topic | Методы обработки информации |
| topic_facet | Методы обработки информации |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208069 |
| work_keys_str_mv | AT gorbiičukmi analizparallelʹnogoalgoritmasintezaémpiričeskihmodeleinaprincipahgenetičeskihalgoritmov AT medvedčukvm analizparallelʹnogoalgoritmasintezaémpiričeskihmodeleinaprincipahgenetičeskihalgoritmov AT lazorivan analizparallelʹnogoalgoritmasintezaémpiričeskihmodeleinaprincipahgenetičeskihalgoritmov AT gorbiičukmi analízparalelʹnogoalgoritmusintezuempíričnihmodeleinaprincipahgenetičnihalgoritmív AT medvedčukvm analízparalelʹnogoalgoritmusintezuempíričnihmodeleinaprincipahgenetičnihalgoritmív AT lazorivan analízparalelʹnogoalgoritmusintezuempíričnihmodeleinaprincipahgenetičnihalgoritmív AT gorbiičukmi analysesofparallelalgorithmofempiricalmodelssynthesisontheprinciplesofgeneticalgorithms AT medvedčukvm analysesofparallelalgorithmofempiricalmodelssynthesisontheprinciplesofgeneticalgorithms AT lazorivan analysesofparallelalgorithmofempiricalmodelssynthesisontheprinciplesofgeneticalgorithms |