генетичний алгоритм

Оптимізація конструкції хордових ультразвукових витратомірів із застосуванням гібридного генетичного алгоритму

У статті запропоновано вирішення актуальної науково-прикладної задачі оптимізації конструкції хордових багатоканальних ультразвукових витратомірів для вимірювання витрати спотворених потоків. Об’єктом дослідження є точність інтегрування профілю швидкості спотворених потоків за допомогою числових методів інтегрування. Авторами розроблено методику пошуку оптимальних параметрів конструкції хордових багатоканальних ультразвукових витратомірів (координат розташування та вагових коефіцієнтів їх акустичних каналів), що базується на гібридному генетичному алгоритмі.

Using the Mountain Gazelle Optimizer to Construct Consistent Pairwise Comparison Matrices Within Acceptable Consistency Ratio Thresholds

The Analytic Hierarchy Process (AHP) fundamentally relies on the pairwise comparison matrix (PCM) as a core component in structuring multi-criteria decision-making problems, with applications spanning numerous disciplines.  This paper introduces a novel methodology for generating consistent PCMs that satisfy a predefined threshold for the consistency ratio (CR).  The proposed approach leverages the Mountain Gazelle Optimizer (MGO), a recent metaheuristic algorithm inspired by the social hierarchy and herd behavior of wild mountain gazelles.  Numerical experiments demons

Enhancing flood forecasting accuracy through improved SVM and ANFIS techniques

Extreme rainfall in upstream watersheds often results in the rise of river water levels, leading to severe flood disasters in the downstream catchment.  Therefore, monitoring river water levels and flow is crucial for flood forecasting in early warning systems and disaster risk reduction.

ДОСЛІДЖЕННЯ РОЗМІЩЕННЯ СЕНСОРНИХ ВУЗЛІВ НА ПЛОЩИНІ НА ОСНОВІ ГЕНЕТИЧНОГО АЛГОРИТМУ

Робота присвячена дослідженню ефективності використання методу розташування сенсорних вузлів на основі генетичного алгоритму для випадкової топології. Основна мета полягає у визначенні конфігурації вузлів, яка мінімізує кількість «сліпих зон» та забезпечує максимально ефективне покриття заданої області. Для випадкового розміщення вузлів характерна можливість для кожного вузла мати зв'язки з іншими вузлами, що створює складний простір пошуку. Для цього випадку у роботі досліджувались 25 вузлів із однаковим радіусом дії.

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.

A metaheuristic approach to improve consistency of the pairwise matrix in AHP

In this paper, we are interested in modifying inconsistent pairwise comparison matrix which is a critical step in the AHP methodology, where decision makers have to improve the consistency by revising the process.  To this end, we propose an improved genetic algorithm (GA) to allow decision makers to find an appropriate matrix and adjust the consistency of their judgment without loss of original comparison matrix.  Numerical results with different dimensions of matrices taken randomly show the effectiveness of these strategy to improve and identify the consistency of pa