Генетический алгоритм решения задачи построения оптимальной регрессионной модели как задачи дискретной оптимизации

Розглянуто задачу побудови оптимальної регресійної моделі складної системи, що характеризується m вхідними (незалежними) змінними і однією вихідною (залежною) змінною, які мають стохастичний характер. Задача полягає у виборі з усієї множини незалежних змінних такої підмножини, що оптимізує заданий ф...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблемы управления и информатики
Datum:2008
1. Verfasser: Мельник, И.М.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2008
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209131
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:Генетический алгоритм решения задачи построения оптимальной регрессионной модели как задачи дискретной оптимизации / И.М. Мельник // Проблемы управления и информатики. — 2008. — № 3. — С. 30-42. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Розглянуто задачу побудови оптимальної регресійної моделі складної системи, що характеризується m вхідними (незалежними) змінними і однією вихідною (залежною) змінною, які мають стохастичний характер. Задача полягає у виборі з усієї множини незалежних змінних такої підмножини, що оптимізує заданий функціонал якості моделі. Запропоновано методи розв’язання цієї задачі дискретної оптимізації як задачі пошуку найкоротшого шляху на спеціальному графі. Основну увагу приділено застосуванню ідей генетичного алгоритму евристичного пошуку оптимуму в цій задачі. A task of construction of optimum regressive model of a complex system being characterized by m input (independent) variables and one output (dependent) variable having stochastic character is considered. The task consists in the choice from the set of independent variables of such a subset which optimizes a given functional of model quality. Methods are suggested for solving this task of discrete optimization as a task of search of the shortest path on a special graph. Main attention is focused on application of ideas of genetic algorithm of heuristic search of optimum in this problem.
ISSN:0572-2691