Метод синтеза оптимальных по сложности эмпирических моделей в условиях неопределенности

Розроблено метод синтезу моделей оптимальної складності для умов, коли змінні моделі — нечіткі величини. Метод орієнтований на клас поліноміальних моделей. Відбір найкращих моделей здійснюється з використанням критеріїв регулярності або зсуву. Використання ідей генетичних алгоритмів дає можливість з...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Проблемы управления и информатики
Date:2016
Main Authors: Горбийчук, М.И., Гуменюк, Т.В.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2016
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208253
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Метод синтеза оптимальных по сложности эмпирических моделей в условиях неопределенности / М.И. Горбийчук, Т.В. Гуменюк // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 5. — С. 24-32. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-208253
record_format dspace
spelling Горбийчук, М.И.
Гуменюк, Т.В.
2025-10-23T17:09:17Z
2016
Метод синтеза оптимальных по сложности эмпирических моделей в условиях неопределенности / М.И. Горбийчук, Т.В. Гуменюк // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 5. — С. 24-32. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.
0572-2691
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208253
517.977.57
10.1615/JAutomatInfScien.v48.i9.50
Розроблено метод синтезу моделей оптимальної складності для умов, коли змінні моделі — нечіткі величини. Метод орієнтований на клас поліноміальних моделей. Відбір найкращих моделей здійснюється з використанням критеріїв регулярності або зсуву. Використання ідей генетичних алгоритмів дає можливість зняти проблему великої розмірності, яка властива комбінаторному методу. Ефективність розробленого методу перевірено на промислових даних, що дозволило синтезувати оптимальну за структурою емпіричну модель для умов буріння.
The method of synthesis of models optimum on complexity is worked out for conditions, when variables are fuzzy values. A method is oriented to the class of polynomial models. The selection of the best models is performed with the use of criteria of regularity or change. The use of ideas of genetic algorithms gives an opportunity to take off the problem of large dimension, peculiar to the combinatorial method.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Проблемы управления и информатики
Оптимальное управление и методы оптимизации
Метод синтеза оптимальных по сложности эмпирических моделей в условиях неопределенности
Метод синтезу оптимальних за складністю емпіричних моделей в умовах невизначеності
Method of synthesis of empiric models optimum on complexity under conditions of vagueness
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Метод синтеза оптимальных по сложности эмпирических моделей в условиях неопределенности
spellingShingle Метод синтеза оптимальных по сложности эмпирических моделей в условиях неопределенности
Горбийчук, М.И.
Гуменюк, Т.В.
Оптимальное управление и методы оптимизации
title_short Метод синтеза оптимальных по сложности эмпирических моделей в условиях неопределенности
title_full Метод синтеза оптимальных по сложности эмпирических моделей в условиях неопределенности
title_fullStr Метод синтеза оптимальных по сложности эмпирических моделей в условиях неопределенности
title_full_unstemmed Метод синтеза оптимальных по сложности эмпирических моделей в условиях неопределенности
title_sort метод синтеза оптимальных по сложности эмпирических моделей в условиях неопределенности
author Горбийчук, М.И.
Гуменюк, Т.В.
author_facet Горбийчук, М.И.
Гуменюк, Т.В.
topic Оптимальное управление и методы оптимизации
topic_facet Оптимальное управление и методы оптимизации
publishDate 2016
language Russian
container_title Проблемы управления и информатики
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Метод синтезу оптимальних за складністю емпіричних моделей в умовах невизначеності
Method of synthesis of empiric models optimum on complexity under conditions of vagueness
description Розроблено метод синтезу моделей оптимальної складності для умов, коли змінні моделі — нечіткі величини. Метод орієнтований на клас поліноміальних моделей. Відбір найкращих моделей здійснюється з використанням критеріїв регулярності або зсуву. Використання ідей генетичних алгоритмів дає можливість зняти проблему великої розмірності, яка властива комбінаторному методу. Ефективність розробленого методу перевірено на промислових даних, що дозволило синтезувати оптимальну за структурою емпіричну модель для умов буріння. The method of synthesis of models optimum on complexity is worked out for conditions, when variables are fuzzy values. A method is oriented to the class of polynomial models. The selection of the best models is performed with the use of criteria of regularity or change. The use of ideas of genetic algorithms gives an opportunity to take off the problem of large dimension, peculiar to the combinatorial method.
issn 0572-2691
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208253
citation_txt Метод синтеза оптимальных по сложности эмпирических моделей в условиях неопределенности / М.И. Горбийчук, Т.В. Гуменюк // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 5. — С. 24-32. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT gorbiičukmi metodsintezaoptimalʹnyhposložnostiémpiričeskihmodeleivusloviâhneopredelennosti
AT gumenûktv metodsintezaoptimalʹnyhposložnostiémpiričeskihmodeleivusloviâhneopredelennosti
AT gorbiičukmi metodsintezuoptimalʹnihzaskladnístûempíričnihmodeleivumovahneviznačeností
AT gumenûktv metodsintezuoptimalʹnihzaskladnístûempíričnihmodeleivumovahneviznačeností
AT gorbiičukmi methodofsynthesisofempiricmodelsoptimumoncomplexityunderconditionsofvagueness
AT gumenûktv methodofsynthesisofempiricmodelsoptimumoncomplexityunderconditionsofvagueness
first_indexed 2025-12-07T20:53:23Z
last_indexed 2025-12-07T20:53:23Z
_version_ 1850884282893991936