генетичний алгоритм

This paper presents a new method to solve a challenging problem and a topic of current research namely the selection of optimal shape parameters for the Radial Basis Function (RBF) collocation methods in  both interpolation and nonlinear Partial Differential Equations (PDEs) problems.  To this intent, a compromise must be made to achieve the conflict between accuracy and stability referred to as the trade-off  or uncertainty principle.  The use of genetic algorithm and path-following continuation allows us on the one hand to avoid the local optimum issue associated with RBF interpolation ma

The main difficulty of the meshless methods is related to the support of shape functions.  These methods become stable when sufficiently large support is used.  Rather larger support size leads to higher calculation costs and greatly degraded quality.  The continuous adjustment of the support size to approximate the shape functions during the simulation can avoid this problem, but the choice of the support size relative to the local density is not a trivial problem.  In the present work, we deal with finding a reasonable size of influence domain by using a genetic algorithm coupled with hig

Entity Resolution  is the task of mapping the records within a database to their corresponding entities.  The entity resolution problem presents a lot of challenges because of the absence of complete information in records, variant distribution of records for different entities and sometimes overlaps between records of different entities.  In this paper, we have proposed an unsupervised method to solve this problem.  The previously mentioned problem is set as a partitioning problem.  Thereafter, an optimization algorithm-based technique is proposed to solve the entity resolution problem.  T

In this work, the MOSFET device is considered.  The carrier densities in the MOSFET are modeled by the drift-diffusion equation.  We manipulate the formulas of the charge density at the equilibrium in order to derive a simple Poisson's or Laplace's equation.  To formulate a shape optimization problem, we have defined a cost functional.  The existence of an optimal solution is proved.  To solve the involved optimization problem, we have designed a numerical approach based on the finite element method combined with the genetic algorithm.  Several numerical examples are established to prove th

Розроблений метод побудови емпіричних моделей складних процесів на основі генетичних алгоритмів, що дозволяє, в порівнянні з індуктивним методом самоорганізації моделей, значно скоротити витрати машинного часу на їх реалізацію. Використаний підхід, що дозволяє складну модель розглядати як композицію трьох складових ‒ лінійного тренда, коливальної складової з некратними частотами і рівняння регресії, що спрощує процес побудови складних моделей. Для реалізації запропонованого методу розроблено алгоритмічне і програмне забезпечення. На конкретному прикладі залежності рівня води в р.

Досліджено питання оптимальної обробки задач у вузлах розподіленої інформаційної системи на основі математичної моделі, що належить до класу задач бікластеризації, для якої сформульовано оптимізаційну задачу із дробово-лінійною цільовою функцією. Виконано процедуру лінеаризації цільової функції та наведено загальну схему ітераційного процесу побудови розв’язку оптимізаційної задачі. На кожному кроці ітерації результат можна отримати з використанням як точного методу гілок та меж, так і генетичного алгоритму.

Один із методів вирішення задач аналізу та синтезу електромеханічних систем (ЕМС) є використання підходів штучного інтелекту, а саме методу генетичного алгоритму (ГА). Оригінальність описаного у статті підходу полягає у застосуванні моделей дробового порядку для вирішення такого роду задач. В розроблених алгоритмах процедур аналізу та синтезу ЕМС запропоновано використовувати функцію якості, та, контролюючи результат після кожної ітерації, отримувати бажане значення відхилення результатів.

Розроблено комплексний підхід до оптимізації маршрутів передавання даних у самоорганізованих мережах. Суть методу полягає у оптимізації множини найкращих маршрутів, що утворюються завдяки роботі модифікованих алгоритмів імітації відпалу та мурашкового, використання яких дає змогу знаходити глобальний екстремум деякої функції на основі впорядкованого випадкового пошуку та здійснювати пошук оптимізованого маршруту з найкращим значенням параметра QoS на основі видалення/додавання вузла до маршруту, а також враховувати неоднорідності в мережі.

Розроблено модель петлі Бойда на основі автомата Мура. Станами автомата є етапи петлі Бойда, а також процеси редагування онтології та пошук релевантних знань в онтології. Визначено можливі переходи між станами автомата і параметри, які при цьому передаються. Розроблений автомат є основою для побудови СППР командирами тактичних ланок СВЗСУ

Розглянуто особливості знаходження оптимального маршруту мобільних роботів. На основі нейронних мереж, які використовуються у задачі, було проаналізвано і розроблено генетичний алгоритм.