Описано загальний процес і паралельну модель реалізації синтезу мікроелектро- механічних систем, що ґрунтуються на розробленому генетичному алгоритмі. Оскільки завдання синтезу у сфері комплексних мікросистем є дуже складним у своїй структурі і затратним у часі, актуальність питань виконання і швидкості, щоб згенерувати новітню систему і її структурні компоненти, є все ще невирішеною сьогодні. Розроблена модель сприяє і прискорює синтез нових і унікальних мікроелектромеханічних структур системи.
1. Теслюк В.М. Моделі інформаційних технологій синтезу мікроелектромеханічних систем: Монографія. – Львів: Вид-во ПП ”Вежа і Ко”, 2008. – 192 с. 2. Deb K. Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algo rithms, Wiley and Sons, Inc., New York, NY, 2001. 3. Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc., Boston, MA, 1989. 4. Tamaki H., Kita H., Kobayashi S. “Multi-Objective Optimization by Genetic Algorithms: A Review”, Proc. of 1996 IEEE Int. Conf. on Evolutionary Computation ( ICEC'96), 1996 , pp. 517–5 22. 5. Coello Coello C.A. “An Updated Survey of Evolutionary Multiobjective Optimization Techniques : State of the Art and Future Trends,” 1999 Congress on Evolutionary Computation, Vol. 1, Washington, D.C., July 1999. 6. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмыю. – М.: Физматлит, 2006. – 320 с. 7. Lindroos V., Tilli M., Lehto A., Motook T. Silicon-OnGlass ME MS Design Handbook. Michigan, 2007. – 26 p. 8. http://en.wikipedia.org/wiki/Pareto's_law. 9. http://docs.oracle.com/javase/specs/