Порівняльний аналіз алгоритмів виявлення оптимальних рішень в системах безпеки

Authors: 

Биковий П.Є.

Тернопільський національний економічний університет кафедра інформаційно-обчислювальних систем та управління

Виконано порівняльний аналіз алгоритму повного перебору з обмеженнями та генетичного алгоритму (ГА), що виявило область їх доцільного використання в системі проектування систем безпеки периметра території (PSCAD), показало переваги і недоліки ГА.

1. Магауенов Р.Г. Системы охранной сигнализации: основы теории и принципы построения // Учебное пособие. – М.: Горячая линия. 2004. – 367 с. 2. Fire & Security Products. Siemens Building Technologies, 2002 (URL http://www.cerberus.spb.ru/ir80/Product_release_pack_09-2002.doc). 3. Perimeter Security Sensor Technologies Handbook. Electronic Security Systems Engineering Division, North Charleson, South Carolina, 1997, 107 p., (URL http://www.nlectc.org/perimetr/Hb-Word.doc). 4. P. Bykovyy, V. Kochan, A. Sachenko, G. Markowsky. A CAD System That Optimizes Distributed Sensor Networks for Perimeter Security. Proceedings of the Second IEEE International Conference on Technologies for Homeland Security and Safety, Istanbul, Turkey, October 9-13, 2006. pp. 271-276. 5. I. Turchenko, V. Turchenko, V. Kochan, P. Bykovyy, A. Sachenko. Database Design for CAD System Optimising Distributed Sensor Networks for Perimeter Security, Proceedings of the 8th IASTED International Conference Software Engineering and Applications, November 9-11, 2004, MIT, Cambridge, MA, USA, pp. 59-64. 6. Биковий П.Є., Кочан В.В., Саченко А.О., Турченко В.О. Вибір техніко- економічних показників компонентів дистрибутивних систем безпеки периметру територій. Вісник Технологічного університету Поділля №2’2004 / Ч.1, Т.2, 82-85с. 7. В. Турченко, В. Кочан, П. Биковий, А. Саченко, В.Коваль, Дж. Марковський. Підхід до оптимізації дистрибутивних сенсорних систем безпеки, Вісник Тернопільського державного технічного університету імені Івана Пулюя, Тернопіль, 2005р., Том 10, №3, 111-117с. 8. Carrillo-Ureta G.E., Roberts P.D., Becerra V.M. Genetic Algorithms for Optimal Control of Beer Fermentation. // Proceedings of the 2001 IEEE International Symposium on Intelligent Control, September 5-7, México City, México, 391-396, 2001. 9. Andrés-Toro B., Girón-Sierra J.M., López-Orozco J.A., Fernández-Conde C. Optimization and Batch Fermentation Process by Genetic Algorithms. IFAC ADCHEM, International Symposium on Advance Control of Chemical Processes. 183-188. June 1997. 10. Yu-Hong Dai, “Convergence properties of the BFGS algorithm", SIAM Journal on Optimization, Vol.13 Number 3, pp.693-701, 2002. 11. Daponte P., Grimaldi D. Artificial Neural Networks in Measurements // Measurement, – vol. 23, – 1998. – P. 93-115. 12. EVOCOM – Evolutionary Computation Matlab toolbox, http://www.dacya.ucm.es/evocom/