обчислювальна складність

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.

ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ МОНОЛІТНОГО ТА ЦИКЛІЧНОГО ЗАВАДОСТІЙКИХ КОДІВ

Здійснено порівняльний аналіз ефективності монолітного та циклічного завадостійких кодів, побудованих на "ідеальних кільцевих в'язанках" (ІКВ), які становлять теоретичну основу для синтезу математичної моделі завадостійкого кодування даних, віддзеркалюючи властивості гармонійної розбудови реального простору. ІКВ – це кільцева послідовність цілих додатних чисел, які формують натуральний ряд на їх множині послідовним додаванням останніх.

Спрощена модель нейронної мережі дискретного часу для паралельного сортування

Запропоновано модель паралельної сортувальної нейронної мережі дискретного часу. Модель описується системою різницевих рівнянь і ступінчастими функціями. Модель базується на спрощеній нейронній схемі дискретного часу, призначеній для ідентифікації максимальних/minimal за значеннями вхідних даних, яка описується різницевим рівнянням і ступінчастими функціями. Визначається обмеження згори на кількість ітерацій, необхідних для досягнення пошуковим процесом збіжності до встановленого стану. Модель не потребує знання діапазону зміни вхідних даних.

ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ЦИКЛІЧНИХ КОДІВ МЕТОДАМИ КОМБІНАТОРНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ

Розглянуто методи підвищення ефективності циклічних кодів, побудованих на підставі комбінаторних конфігурацій типу "ідеальних кільцевих в'язанок" (ІКВ) за трьома чинниками – коректувальною здатністю, потужністю методу кодування та складністю процедури декодування. В основу методики покладено принцип комбінаторної оптимізації, який ґрунтується на алгебричній теорії впорядкованих цілочислових послідовностей з кільцевою структурою, причому усі числа разом з усіма сумами поруч розміщених чисел вичерпує значення чисел натурального ряду.

Information retrieval from data sets of maximal value via analogue neural circuit identification from signal set

Для інформаційного пошуку у наборах даних запропоновано використання аналогової нейронної схеми максимального значення сигналів з набору сигналів ідентифікації. Схема є доволі швидкою, має просту структуру і її можна застосовувати у сучасному технічному забезпеченні. Розширення схеми є теоретично нескінченним і не залежить від значення її параметрів. У середньому час для траєкторії зближення змінної стану схеми до стаціонарного стану не залежить від величини введених даних. Наведено результати численних експериментів, які отримали на основі набору даних, наданих алгоритмом PageRank.

Internet Information Retrieval, Parallel Sorting, and Rank-Order Filtering Based on Dynamical Neural Circuits of Maximal Value Signal Identification Among Discrete-Time Signals

Запропоновано проект математичних моделей і відповідних функціональних блок- схем нейронних мереж видобування інформації з Інтернет, паралельного сортування і фільтрування рангу, призначених для обробки дискретизованих сигналів. Мережі конструюються на основі динамічних нейронних схем типу ”K-winners-take-all” (KWTAсхем), призначених для обробки дискретизованих сигналів, які здатні ідентифікувати К найбільших серед N вхідних сигналів, де 1£ < K N – позитивне ціле число. Окреслено перспективу реалізації мереж у сучасному цифровому апаратному забезпеченні і їх можливі застосування.