генетичні алгоритми

Порівнюються дві моделі обчислень – штучні нейронні мережі та декларативні програми, що побудовані на основі логіки предикатів. Пропонуються такі їх узагальнення, за яких процес обчислень зможе приводити до цілеспрямованих змін власної програми. Сформульовано принципи самоорганізації, за якими вказані зміни будуть не хаотичними, а визначеними в результаті пошуку. Для детального вивчення самоорганізації необхідне зближення та взаємне доповнення розглянутих моделей.

Розглянуто особливості розкрою матеріалу на прямокутні заготовки. Описано розроблений генетичний алгоритм, за допомогою якого можна поліпшити результат гільйотинного розкрою на прямокутні заготовки.

Описано особливості генетичних алгоритмів, а також зроблено огляд програмних реалізації генетичних алгоритмів. На основі цих реалізацій розглянуто особливості розроблення систем для еволюційних обчислень, а також описано особливості реалізації веб-системи.