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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Проблемы управления и информатики
Date:2008
Main Author: Мельник, И.М.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2008
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209131
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: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
Description
Summary: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