NAU Harvester System
Еволюційна кластеризація як метод розв’язання економічних задач
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Еволюційна кластеризація як метод розв’язання економічних задач
EVOLUTIONARY CLUSTERING AS TECHNIQUE OF ECONOMICS PROBLEMS SOLVING Эволюционная кластеризация как метод решения экономических задач |
|
| Creator |
Snytyuk, V. Y.; Київський національний університет імені Тараса Шевченка
Suprun, O. O.; Інститут проблем математичних машин та систем при НАН України |
|
| Subject |
Задача кластеризації; складні об’єкти; еволюційні технології; генетичний алгоритм; еволюційні стратегії
УДК 004.896 (045) Clustering problem; complex objects; evolution technologies; genetic algorithm; evolution strategies UDC 004.896 (045) Задача кластеризации; сложные объекты; эволюционные технологии; генетический алгоритм; эволюционные стратегии УДК 004.896 (045) |
|
| Description |
В статті представлено метод, розроблений для використання еволюційних технологій для кластеризації великої кількості об’єктів, що представлені за допомогою їх характеристичних значень. У зв’язку з необхідністю аналізувати великі дані та вилучати необхідні дані з багатовимірних баз, використання класичних методів аналізу не є ефективним, або ж потребує великої кількості ресурсів чи часу, щоб надати задовільне вирішення поставленої практичної задачі. Такі задачі дуже часто виникають в економічній та фінансовій сфері, де експерту потрібно приймати правильні рішення, згідно з інформацією, отриманою з різних джерел. Ця інформація може містити шуми, або навіть бути недостовірною. Для вирішення таких задач необхідні збір та формалізація доступної інформації, що потребує значних витрат часу. Запропонований метод дозволяє використовувати еволюційні технології, такі як генетичний алгоритм та елементі еволюційних стратегій, для вирішення задач кластеризації при мінімальних обмеженнях, що накладаються на початкові дані, що відповідає умовам реальних практичних задач. Наведено результати експериментів, при проведенні яких було використано такий метод, що доводить ефективність його використання.
The article presents the method, developed to use evolutionary technologies for clustering large amount of objects that are specified by their characteristics values. The need to analyze big data and to extract the necessary data from multidimensional databases makes the classic methods ineffective, or they require a lot of recourses or time to give an appropriate solution to the stated practical problem. Such problems very often appear in economical and financial spheres, where an expert has to make right decisions, based on various information from different sources, this information may have noise effects, or even be unreliable. Solving these problems requires gathering and formalization of available information that can take a lot of time. The presented method allows to use evolutionary technologies, such as genetic algorithms and evolution strategies elements to solve clustering problems with minimal constraints on the initial data – the situation that represents real practical problems. The experimental results of using the method are given, which proof the effectiveness of the proposed methods. В статье представлен метод, разработанный для применения эволюционных технологий при кластеризации большого количества объектов, представленных с помощью их характеристических значений. В связи с необходимостью анализировать большие данные и изымать необходимые данные из многомерных баз, использование классических методов анализа не является эффективным, или же требует большого количества ресурсов или времени, чтобы предоставить удовлетворительное решение поставленной практической задачи. Такие задачи очень часто возникают в экономической и финансовой сферах, где эксперту необходимо принимать правильные решения, согласно информации, полученной из различных источников. Эта информация может содержать шумы, или даже быть недостоверной. Для решения таких задач необходимы сбор и формализация доступной информации, что требует значительных затрат времени. Предложенный метод позволяет использовать эволюционные технологии, в частности генетический алгоритм и элементы эволюционных стратегий, для решения задач кластеризации при минимальных ограничениях, налагаемых на начальные данные, что соответствует условиям реальных практических задач. Приведены результаты экспериментов, при проведении которых был использован такой метод, которые доказывают эффективность его практического применения. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2017-12-15
|
|
| Type |
—
— |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/12333
10.18372/1990-5548.54.12333 |
|
| Source |
Electronics and Control Systems; Том 4, № 54 (2017); 95-101
Электроника и системы управления; Том 4, № 54 (2017); 95-101 Електроніка та системи управління; Том 4, № 54 (2017); 95-101 |
|
| Language |
en
|
|
| Rights |
Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
|
|