Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах
Перспективним напрямом вирішення складних завдань оптимізації є евристика, механізм якої залежить від проблеми алгоритмічної структури високого рівня як набору принципів керування або стратегій розробки алгоритму метафоричної оптимізації, зокрема ройових методів.. Розглянуто та визначено процедуру ф...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблеми керування та інформатики |
|---|---|
| Дата: | 2023 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2023
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211066 |
| 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: | Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах / О.В. Горда, Ю.В. Рябчун // Проблеми керування та інформатики. — 2023. — № 6. — С. 24-34. — Бібліогр.: 17 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862609684669661184 |
|---|---|
| author | Горда, О.В. Рябчун, Ю.В. |
| author_facet | Горда, О.В. Рябчун, Ю.В. |
| citation_txt | Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах / О.В. Горда, Ю.В. Рябчун // Проблеми керування та інформатики. — 2023. — № 6. — С. 24-34. — Бібліогр.: 17 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблеми керування та інформатики |
| description | Перспективним напрямом вирішення складних завдань оптимізації є евристика, механізм якої залежить від проблеми алгоритмічної структури високого рівня як набору принципів керування або стратегій розробки алгоритму метафоричної оптимізації, зокрема ройових методів.. Розглянуто та визначено процедуру формування та визначення способів генетичної оптимізації в ройових технологіях, її особливості, склад та відмінність від звичайної процедури, а також запропоновано та описано підхід до їх дослідження. Об’єктом дослідження є процедура формування роїв з часток у когнітивних технологіях метафоричної оптимізації. Основною відмінністю проведеного аналізу, результати якого наводяться в даній роботі, є когнітивно-семантичний аналіз на основі визначення інформаційної взаємодії середовища об’єкта з суб’єктом і побудови онтологічних конструкцій рою як геному, що проведено вперше.
A promising direction for solving complex optimization problems is heuristic methods, the mechanism of which depends on the algorithmic structure of high-level problems as a set of control principles or strategies for developing metaphorical optimization algorithms, in particular swarm methods. The procedure for the formation and definition of genetic optimization methods in swarm technologies is discussed and determined, including its features, structure, and differences from the standard procedure. An approach to their investigation is proposed and described. The object of research is the procedure for forming swarms of particles in cognitive metaphorical optimization technologies. The main distinction of the conducted analysis, the results of which are presented in this paper, is the cognitive-semantic analysis based on the definition of information interaction between the environment of the object and the subject, as well as the construction of ontological constructs of the swarm as a genome, which is presented for the first time.
|
| first_indexed | 2026-03-14T06:05:36Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-211066 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-03-14T06:05:36Z |
| publishDate | 2023 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Горда, О.В. Рябчун, Ю.В. 2025-12-23T12:33:10Z 2023 Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах / О.В. Горда, Ю.В. Рябчун // Проблеми керування та інформатики. — 2023. — № 6. — С. 24-34. — Бібліогр.: 17 назв. — укр. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211066 004.03 10.34229/1028-0979-2023-6-2 Перспективним напрямом вирішення складних завдань оптимізації є евристика, механізм якої залежить від проблеми алгоритмічної структури високого рівня як набору принципів керування або стратегій розробки алгоритму метафоричної оптимізації, зокрема ройових методів.. Розглянуто та визначено процедуру формування та визначення способів генетичної оптимізації в ройових технологіях, її особливості, склад та відмінність від звичайної процедури, а також запропоновано та описано підхід до їх дослідження. Об’єктом дослідження є процедура формування роїв з часток у когнітивних технологіях метафоричної оптимізації. Основною відмінністю проведеного аналізу, результати якого наводяться в даній роботі, є когнітивно-семантичний аналіз на основі визначення інформаційної взаємодії середовища об’єкта з суб’єктом і побудови онтологічних конструкцій рою як геному, що проведено вперше. A promising direction for solving complex optimization problems is heuristic methods, the mechanism of which depends on the algorithmic structure of high-level problems as a set of control principles or strategies for developing metaphorical optimization algorithms, in particular swarm methods. The procedure for the formation and definition of genetic optimization methods in swarm technologies is discussed and determined, including its features, structure, and differences from the standard procedure. An approach to their investigation is proposed and described. The object of research is the procedure for forming swarms of particles in cognitive metaphorical optimization technologies. The main distinction of the conducted analysis, the results of which are presented in this paper, is the cognitive-semantic analysis based on the definition of information interaction between the environment of the object and the subject, as well as the construction of ontological constructs of the swarm as a genome, which is presented for the first time. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблеми керування та інформатики Методи оптимізації та оптимальне керування Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах Genetic optimization of particle swarm in metaphorical algorithms Article published earlier |
| spellingShingle | Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах Горда, О.В. Рябчун, Ю.В. Методи оптимізації та оптимальне керування |
| title | Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах |
| title_alt | Genetic optimization of particle swarm in metaphorical algorithms |
| title_full | Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах |
| title_fullStr | Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах |
| title_full_unstemmed | Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах |
| title_short | Генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах |
| title_sort | генетична оптимізація рою часток у метафоричних алгоритмах |
| topic | Методи оптимізації та оптимальне керування |
| topic_facet | Методи оптимізації та оптимальне керування |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211066 |
| work_keys_str_mv | AT gordaov genetičnaoptimízacíâroûčastokumetaforičnihalgoritmah AT râbčunûv genetičnaoptimízacíâroûčastokumetaforičnihalgoritmah AT gordaov geneticoptimizationofparticleswarminmetaphoricalalgorithms AT râbčunûv geneticoptimizationofparticleswarminmetaphoricalalgorithms |