генетичний алгоритм

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.

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.

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.

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.

The evolution scheme phase, in which the genetic algorithms select individuals that will form the new population, had an important impact on these algorithms.  Many approaches exist in the literature.  However, these approaches consider only the value of the fitness function to differenciate best solutions from the worst ones.  This article introduces the parenting fitness, a novel parameter, that defines the capacity of an individual to produce fittest offsprings.  Combining the standard fitness function and the parenting fitness helps the genetic algorithm to be more efficient, hence, pro

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

 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.