Размытый алгоритм метода вектора спада для решения оптимизационных задач на выборках

Предложен класс нечетких алгоритмов метода вектора спада. Принципиальное отличие их состоит в представлении окрестностей, в которых действует метод, системой размытых множеств (окрестностей), что значительно расширило область применения алгоритмов. Приведены результаты исследований относительно конк...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2009
Main Authors: Парасюк, И.Н., Каспшицкая, М.Ф.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2009
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6227
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:Размытый алгоритм метода вектора спада для решения оптимизационных задач на выборках / И.Н. Парасюк, М.Ф. Каспшицкая // Компьютерная математика. — 2009. — № 1. — С. 152-163. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Предложен класс нечетких алгоритмов метода вектора спада. Принципиальное отличие их состоит в представлении окрестностей, в которых действует метод, системой размытых множеств (окрестностей), что значительно расширило область применения алгоритмов. Приведены результаты исследований относительно конкретного класса задач комбинаторной оптимизации – оптимизационных задач на выборках. Запропоновано клас нечітких алгоритмів методу вектора спаду, принципова відмінність якого полягає у представленні околів, в яких діє метод, системою розмитих множин (околів), що значно розширило область застосування алгоритмів. Отримані результати досліджень щодо конкретного класу задач комбінаторної оптимізації – оптимізаційних задач на виборках. A class of fuzzy algorithms for slump-vector method is proposed. The main feature of these algorithms is the representation of the neighborhoods of method's operation by the system of fuzzy sets (neighborhoods), that considerably extends the range of application of the algorithms. The results of investigation of a particular class of combinatorial optimization problems, i.e., sample optimization problems, are presented.
ISSN:ХХХХ-0003