Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://reposit.nupp.edu.ua/handle/PoltNTU/8874
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Скакаліна, О.В. | - |
dc.date.accessioned | 2021-01-11T11:06:36Z | - |
dc.date.available | 2021-01-11T11:06:36Z | - |
dc.date.issued | 2020-12 | - |
dc.identifier.citation | A genetic algorithm (GA) is a heuristic search algorithm used to solve optimization and modeling problems by random selection, combination and variation of the values of the initial parameters using genetic operators (mechanisms) borrowed semantically from the laws of biological evolution: inheritance, mutation, selection, and crossing | uk_UA |
dc.identifier.issn | ISSN 2567-5273 | - |
dc.identifier.uri | http://reposit.nupp.edu.ua/handle/PoltNTU/8874 | - |
dc.description | Skakalina E.V. Implementation of genetic algorithm for optimizing distribution / E.V. Skakalina // Modern engineering and innovative technologies. – 2020. – Issue 14, Part. 2. – P. 6-13. – DOI: 10.30890/2567-5273.2020-14-02. | uk_UA |
dc.description.abstract | The implementation of the genetic algorithm used to solve the problem of optimization of the distribution process of producing holdings is proposed. For this, a criterion for the effectiveness of the developed genetic algorithm is introduced. In this capacity, the speed of finding the optimum in the task is used. A criterion for the effectiveness of the developed genetic algorithm is introduced. In this capacity, the ability of the genetic algorithm to find the global optimum in the task at hand is used. The process of applying the genetic algorithm to optimize the distribution process of a large manufacturing holding is considered | uk_UA |
dc.description.abstract | Запропоновано реалізацію генетичного алгоритму, що використовується для вирішення проблеми оптимізації процесу розподілу виробничих господарств. Для цього вводиться критерій ефективності розробленого генетичного алгоритму. У цій якості використовується швидкість пошуку оптимального в завданні. Введено критерій ефективності розробленого генетичного алгоритму. У цій якості використовується здатність генетичного алгоритму знаходити глобальний оптимум у вирішенні завдання. Розглянуто процес застосування генетичного алгоритму для оптимізації процесу розподілу великого виробничого холдингу. | uk_UA |
dc.language.iso | en | uk_UA |
dc.publisher | International periodic scientific journal | uk_UA |
dc.subject | heuristic algorithms | uk_UA |
dc.subject | genetic algorithm | uk_UA |
dc.subject | NP-complex problems | uk_UA |
dc.subject | genetic operators | uk_UA |
dc.subject | program code | uk_UA |
dc.subject | fitness-function | uk_UA |
dc.subject | евристичні алгоритми | uk_UA |
dc.subject | генетичний алгоритм | uk_UA |
dc.subject | NP-комплексні проблеми | uk_UA |
dc.subject | генетичні оператори | uk_UA |
dc.subject | програмний код | uk_UA |
dc.subject | функція придатності | uk_UA |
dc.title | Implementation of genetic algorithm for optimizing distribution = Впровадження генетичного алгоритму для оптимізації розподілу | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
dc.identifier.udc | 004.051:681.5 | - |
Розташовується у зібраннях: | Кафедра комп'ютерних та інформаційних технологій і систем |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Skakalina_2020_99.docx | частина статті | 14.31 kB | Microsoft Word XML | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.