Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://reposit.nupp.edu.ua/handle/PoltNTU/11302
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorСкакаліна, О.В.-
dc.contributor.authorТалибов, Р.М.-
dc.date.accessioned2023-01-09T08:05:49Z-
dc.date.available2023-01-09T08:05:49Z-
dc.date.issued2022-01-20-
dc.identifier.urihttp://reposit.nupp.edu.ua/handle/PoltNTU/11302-
dc.descriptionSkakalina E. Analysis of the results of testing a hybrid genetic algorithm using the rastrigin function / E. Skakalina, R. Talybov // Modern scientific research: achievements, innovations and development prospects : Proceedings of VIII International Scientific and Practical Conference, Berlin, Germany, 23-25 January 2022. – Berlin : MDPC Publishing, 2022. – P. 200-205. – URL: https://sci-conf.com.ua/viii-mezhdunarodnaya-nauchno-prakticheskaya-konferentsiya-modern-scientific-research-achievements-innovations-and-development-prospects-23-25-yanvarya-2022-goda-berlin-germaniya-arhiv/uk_UA
dc.description.abstractGenetic algorithm is a heuristic search algorithm that is used to solve optimization and modeling problems by random selection, combination and variation of the desired parameters using mechanisms similar to natural selection in nature. It is a type of evolutionary computation that solves optimization problems using natural evolution techniques such as inheritance, mutation, selection, and crossover. A distinctive feature of the genetic algorithm is the emphasis on the use of the "crossing" operator, which performs the operation of recombination of candidate solutions, the role of which is similar to the role of crossing in wildlifeuk_UA
dc.description.abstractГенетичний алгоритм — це евристичний алгоритм пошуку, який використовується для вирішення проблем оптимізації та моделювання шляхом випадкового вибору, комбінування та варіювання бажаних параметрів за допомогою механізмів, подібних до природного відбору в природі. Це тип еволюційного обчислення, який вирішує проблеми оптимізації за допомогою природних методів еволюції, таких як успадкування, мутація, відбір і кросовер.uk_UA
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherMDPC Publishing. Berlin, Germanyuk_UA
dc.subjectresults of testinguk_UA
dc.subjecthybrid genetic algorithmuk_UA
dc.subjectRastrigin test functionsuk_UA
dc.subjectрезультати тестуванняuk_UA
dc.subjectгібридний генетичний алгоритмuk_UA
dc.subjectтестові функції Rastriginuk_UA
dc.titleAnalysis of the results of testing a hybrid genetic algorithm using the Rastrigin function = Аналіз результатів тестування гібридного генетичного алгоритму за допомогою функції Rastriginuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Розташовується у зібраннях:Кафедра комп'ютерних та інформаційних технологій і систем

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
MODERN-SCIENTIFIC-RESEARCH_2022.pdfсиаття567.23 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.