Skip navigation

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/37377
Title: Ефективність застосування генетичних алгоритмів для пошуку оптимізованих рішень
Authors: Бойко, Н. І.
Михайлишин, В. Ю.
Bibliographic description (Ukraine): Бойко Н. І. Ефективність застосування генетичних алгоритмів для пошуку оптимізованих рішень / Н. І. Бойко, В. Ю. Михайлишин // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія: Інформаційні системи та мережі. – 2016. – № 854. – С. 249–257. – Бібліографія: 20 назв.
Issue Date: 2016
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Keywords: інформація
інформаційна система
моделювання
генетичний алгоритм
штучний інтелект
еволюційне обчислення
хромосома
спадковість
мутація
system
information flow
information processes
“cloud computing”
corporate information systems
information technology
Abstract: Обґрунтовано теоретичні положення, запропоновано методичні та практичні рекомендації, що дають змогу підвищити дієвість функціонування інформаційної системи. Проаналізовано основні моделі генетичних алгоритмів для знаходження кращого рішення в інформаційній системі. Описано основні аспекти використання генетичних алгоритмів для застосування їх у еволюційному моделюванні. Представлено генетичний алгоритм для оперування критеріями вибору і відбору необхідної популяції рішень. Наведено існуючі підходи і методи застосування генетичних алгоритмів для розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації. Проаналізовано обчислювальну складність генетичного алгоритму пошуку оптимальних рішень. In the article the theoretical principles were justified, methodological and practical recommendations to enhance the effectiveness of the information system were proposed. The analysis of the basic models of genetic algorithms to find the best solutions in the information system was suggested. The basic aspects of genetic algorithms for their use in evolutionary modeling were described. The genetic algorithm for handling the selection criteria and selection decisions required population was suggested. The existing approaches and methods of using genetic algorithms for solving multi-objective optimization are provided. The computational complexity of genetic algorithm search for optimal solutions were analysed.
URI: https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/37377
Content type: Article
Appears in Collections:Інформаційні системи та мережі. – 2016. – №854

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
24_249-257.pdf189.8 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.