NAU Harvester System
Оптимізація багатоексперементальних функцій за допомогою генетичного алгоритму
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Оптимізація багатоексперементальних функцій за допомогою генетичного алгоритму
Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью генетического алгоритма Optimization of multi-extrema functions using genetic algorithm |
|
| Creator |
Кравець, І. М.; Національний авіаційний університет
|
|
| Subject |
—
УДК 004.658.3 — УДК 004.658.3 — УДК 004.658.3 |
|
| Description |
Розглянуто використання генетичного алгоритму для рішення задач оптимізації багатоекстремальих функцій і функцій з нелінійною не випуклою областю обмежень. Отримані результати показали, що застосування генетичного алгоритму не може гарантувати знаходження найкращого рішення, проте, він з великою ймовірністю дає одне з оптимальних рішень. Для покращення оптимізації необхідно робити детальний аналіз операторів кросенговера та мутації для генетичного алгоритму, адже збільшення розміру популяції чи кількості поколінь не завжди дають змогу отримати бажані результати
Рассмотрено использование генетического алгоритма для решения задач оптимизации багатоекстремальных функций и функций с нелинейной не выпуклой областью ограничений. Полученные результаты показали, что применение генетического алгоритма не гарантирует нахождение наилучшего решения, однако, он с большой вероятностью дает одно из оптимальных решений. Для улучшения оптимизации необходимо делать детальный анализ операторов кросенговера и мутации для генетического алгоритма, ведь увеличение размера популяции или количества поколений не всегда позволяют получить желаемые результаты Usage of genetic algorithm for solving optimization problems of functions with multiple extrema, and functions with non-linear not convex range restrictions. Results has shown that using genetic algorithm cannot guarantee finding the best solution though it gives one of optimal solutions with high probability. To improve optimization, it is necessary to perform detailed analysis of crossover and mutation operators for genetic algorithm, as increasing of population or generation numbers does not always provide desired results |
|
| Publisher |
Національний авіаційний університет
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2010-06-01
|
|
| Type |
—
|
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/PIU/article/view/7648
|
|
| Source |
Problems of Informatization and Management; Том 2, № 30 (2010); 95-99
Проблемы информатизации и управления; Том 2, № 30 (2010); 95-99 Проблеми iнформатизацiї та управлiння; Том 2, № 30 (2010); 95-99 |
|
| Language |
uk
|
|