генетичний алгоритм

АНАЛІЗ ПРОДУКТИВНОСТІ ГЕНЕТИЧНОГО АЛГОРИТМУ, ДОПОВНЕНОГО ЗГОРТКОВОЮ НЕЙРОННОЮ МЕРЕЖЕЮ, ДЛЯ ТОПОЛОГІЧНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ МЕТАМАТЕРІАЛІВ

Поєднання згорткових нейронних мереж (CNN) та генетичних алгоритмів (GA), створює перспективний підхід для топологічної оптимізації складних гратчастих структур. Гратчасті структури використовуються, як основа для комплексних метаматеріалів. Розглядається здатність методу генерувати оптимальні гратчасті структури при мінімальному використанні матеріалу. Згорткова нейронна мережа використовується, як інструмент аналізу, що може оцінювати та прогнозувати ключові параметри згенерованих гратчастих структур.

КОМБІНОВАНИЙ ПІДХІД ДЛЯ ПОБУДОВИ ОПТИМАЛЬНОГО ІНДИВІДУАЛЬНОГО ТУРИСТИЧНОГО МАРШРУТУ У МОБІЛЬНОМУ ЗАСТОСУНКУ

Стаття присвячена вирішенню задачі побудови оптимальних маршрутів при плануванні індивідуальних подорожей в умовах впливу багатьох факторів і можливих змін вхідних параметрів (погодних умов, заторів на дорогах тощо). Проаналізовано чотири класи алгоритмів для розв'язання задачі комівояжера та оцінено їхню доцільність для використання у мобільному туристичному застосунку. Форма мобільного застосунку продиктована тим, що туристи переважно не беруть у мандри техніку, важчу за смартфон.

ПОШУК МАРШРУТУ ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ У БЕЗПРОВІДНІЙ СЕНСОРНІЙ МЕРЕЖІ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ГЕНЕТИЧНОГО АЛГОРИТМУ

Робота присвячена застосуванню генетичного алгоритму для визначення оптимального марушруту у безпровідній сенсорній мережі. Наведено класифікацію стратегій маршрутизації даних на основі: способу визначення маршрутів, структури мережі, мережевих операцій, організатора комунікацій. Генетичний алгоритм віднесено до багатошляхової маршрутизації, оскільки його використання дозволяє отримати множину маршрутів. Відповідно, коли передача даних по найкращому маршруту неможлива, доступною є інформація із множини маршрутів, що дозволяє отримати альтернативні рішення у випадку виходу з ладу основного.

ОЦІНКА ОБЧИСЛЮВАЛЬНОЇ СКЛАДНОСТІ ГЕНЕТИЧНОГО АЛГОРИТМУ

Стаття присвячена оцінці обчислювальної складності генетичного алгоритму як одного із ключових засобів для розв’язання оптимізаційних задач. Розглянуто теоретичні аспекти обчислювальної складності алгоритмів та взаємозв'язок елементів генетичного алгоритму. Описано основні види обчислювальної складності алгоритмів: часову, просторову та асимптотичну. Наведено п’ять основних правил для розрахунку асимптотичної складності.

Використання генетичних алгоритмів для апроксимації функцій дійсними поліномами

Наведено метод апроксимації функцій поліномами з дійсними степенями, в якому підбір степеня здійснюється за допомогою генетичного алгоритму.

The method of approximation of functions by polynomials with real powers, which is the power of selection with a genetic algorithm.

GENETIC ALGORITHM AS A TOOL FOR SOLVING OPTIMISATION PROBLEMS

Стаття присвячена особливостям використання генетичного алгоритму (ГА) для розв’язання оптимізаційних задач. Наведено класифікацію оптимізаційних задач. Детально описано структурні елементи ГА та їх роль для розв’язання задачі комівояжера. Для оцінки впливу параметрів ГА на ефективність його застосування здійснено дослідження впливу розміру популяції на довжину маршруту комівояжера. На основі отриманих результатів показано, що розмір популяції впливає на довжину маршруту, а оптимальне значення розміру популяції для даної задачі становить 150.

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.

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.

Застосування генетичного алгоритму для проектування гібридних сховищ даних

Описано застосування генетичного алгоритму до проектування гібридних сховищ даних. 
 

Дослідження та розроблення генетичних алгоритмів та операторів схрещування

Розроблено генетичний алгоритм та оператор схрещування. Запропоновано застосування генетичних алгоритмів і операторів схрещування для розв’язання складних оптимізаційних задач. Виконані експерименти показують ефективність запропонованого генетичного алгоритму й оператора схрещування.