генетичний алгоритм

Optimal fuzzy deep daily nutrients requirements representation: Application to optimal Morocco diet problem

Solving the optimal diet problem necessarily involves estimating the daily requirements in positive and negative nutrients.  Most approaches proposed in the literature are based on standard nominal estimates, which may cause shortages in some nutrients and overdoses in others.  The approach proposed in this paper consists in personalizing these needs based on an intelligent system.  In the beginning, we present the needs derived from the recommendations of experts in the field of nutrition in trapezoidal numbers.  Based on this model, we generate a vast database.  The latter is used to educ

Проектування системи автоматизованого генерування віршованих творів

 Розглянуто особливості проектування системи автоматизованого генерування віршованих творів, що відкриває нові можливості художнього мовлення та сфери шоу-бізнесу, насамперед підготовки віршів і пісень. Доволі часто тексти пісень без особливого змісту стають успішними через відсутність складних сюжетів, а також через ненав'язливість і легкість їхнього сприйняття слухачами. Проаналізовано відомі літературні джерела та наявні програмні продукти, які можуть генерувати віршовані твори, поєднуючи різні методи та алгоритми.

RBF collocation path-following approach: optimal choice for shape parameter based on genetic algorithm

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

Optimal variable support size for mesh-free approaches using genetic algorithm

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

PSOBER: PSO based entity resolution

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

Reconstruction of the depletion layer in MOSFET by genetic algorithms

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

Побудова емпіричних моделей складних коливальних процесів з некратними частоти на принципах генетичних алгоритмів

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.

Проблема оптимальної обробки задач у вузлах розподіленої інформаційної системи

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.

Застосування методу генетичного алгоритму для аналізу і синтезу електромеханічних систем

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.

Комплексний метод оптимізації маршрутизації інформаційних потоків у самоорганізованих мережах

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.