Решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма
Запропоновано неперервний генетичний алгоритм для розв’язання задачі найкращої рівномірної нелінійної апроксимації функцій. За результатами обчислювальних експериментів виконано порівняння цього алгоритму зі спеціалізованими алгоритмами наближення. Наведено приклад застосування генетичного алгоритму...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Дата: | 2016 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208168 |
| 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: | Решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма / Л.П. Вакал // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 3. — С. 17-27. — Бібліогр.: 25 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862647534059520000 |
|---|---|
| author | Вакал, Л.П. |
| author_facet | Вакал, Л.П. |
| citation_txt | Решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма / Л.П. Вакал // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 3. — С. 17-27. — Бібліогр.: 25 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблемы управления и информатики |
| description | Запропоновано неперервний генетичний алгоритм для розв’язання задачі найкращої рівномірної нелінійної апроксимації функцій. За результатами обчислювальних експериментів виконано порівняння цього алгоритму зі спеціалізованими алгоритмами наближення. Наведено приклад застосування генетичного алгоритму для побудови нелінійної емпіричної функції двох змінних для наближення експериментальних даних щодо продуктивності фільтра.
A continuous genetic algorithm for solving a problem of the best uniform nonlinear approximation is proposed. A comparison of this algorithm with specialized algorithms of approximation is made according to results of computational experiments. It is presented an example of constructing a nonlinear empiric function of two variables for approximation of experimental data on filter capacity with using the genetic algorithm.
|
| first_indexed | 2025-12-01T13:40:21Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-208168 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-01T13:40:21Z |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Вакал, Л.П. 2025-10-20T13:50:49Z 2016 Решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма / Л.П. Вакал // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 3. — С. 17-27. — Бібліогр.: 25 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208168 519.6:004.021 10.1615/JAutomatInfScien.v48.i6.50 Запропоновано неперервний генетичний алгоритм для розв’язання задачі найкращої рівномірної нелінійної апроксимації функцій. За результатами обчислювальних експериментів виконано порівняння цього алгоритму зі спеціалізованими алгоритмами наближення. Наведено приклад застосування генетичного алгоритму для побудови нелінійної емпіричної функції двох змінних для наближення експериментальних даних щодо продуктивності фільтра. A continuous genetic algorithm for solving a problem of the best uniform nonlinear approximation is proposed. A comparison of this algorithm with specialized algorithms of approximation is made according to results of computational experiments. It is presented an example of constructing a nonlinear empiric function of two variables for approximation of experimental data on filter capacity with using the genetic algorithm. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Оптимальное управление и методы оптимизации Решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма Розв’язання задачі рівномірної нелінійної апроксимації з використанням неперервного енетичного алгоритму Solving uniform nonlinear approximation problem using continuous genetic algorithm Article published earlier |
| spellingShingle | Решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма Вакал, Л.П. Оптимальное управление и методы оптимизации |
| title | Решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма |
| title_alt | Розв’язання задачі рівномірної нелінійної апроксимації з використанням неперервного енетичного алгоритму Solving uniform nonlinear approximation problem using continuous genetic algorithm |
| title_full | Решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма |
| title_fullStr | Решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма |
| title_full_unstemmed | Решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма |
| title_short | Решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма |
| title_sort | решение задачи равномерной нелинейной аппроксимации с использованием непрерывного генетического алгоритма |
| topic | Оптимальное управление и методы оптимизации |
| topic_facet | Оптимальное управление и методы оптимизации |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208168 |
| work_keys_str_mv | AT vakallp rešeniezadačiravnomernoinelineinoiapproksimaciisispolʹzovaniemnepreryvnogogenetičeskogoalgoritma AT vakallp rozvâzannâzadačírívnomírnoínelíníinoíaproksimacíízvikoristannâmneperervnogoenetičnogoalgoritmu AT vakallp solvinguniformnonlinearapproximationproblemusingcontinuousgeneticalgorithm |