КЕРУВАННЯ ПАРАМЕТРАМИ ОПТИМІЗАЦІЙНОГО АЛГОРИТМУ НА ОСНОВІ МОДЕЛЮВАННЯ ШТУЧНОЇ ІМУННОЇ СИСТЕМИ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2021.01.045Ключові слова:
algorithm, mutation, artificial neural systems, compression, operator, optimization, radius of similarityАнотація
Вирішення оптимізаційних задач в сучасних умовах багатоетапного та багатокомпонентного промислового виробництва є повсякденною практикою. Особам, які приймають рішення доводиться враховувати декілька критеріїв, що мають у загальному випадку різну значимість та вирішувати задачі в багатовимірному просторі. Одним з механізмів, які дозволяють вирішувати подібні математично складні задачі, є еволюційні технології прийняття рішень.
Посилання
Gao Sh. Revisiting Immunological Algorithms for Numerical Optimization / Shangce Gao, Yuki Todo, Beibei Chen, Jianhong Chai // IC: International Journal of Immune Computation. 2013. Vol.1. Pages 9-17.
Zheldak T. A. The algorithm of artificial immune system simulation with Saaty selection operator and onedimensional local search / T. A. Zheldak, V. V. Slesarev, I. G. Gulina // Naukovyj visnyk Nacional'nogo girnychogo universytetu. 2016. №5 s. 149-156.
Zheldak T.A. Optymizacija dvoetapnogo vyrobnyctva metaloprokatu shljahom formuvannja zlyvkiv / T.A. Zheldak, L.S. Korjashkina // Komp'juterne modeljuvannja ta optymizacija skladnyh system. CMOCS-2020: tezy dopovidej 6-i' mizhn. nauk.-tehn. konf. Dnipro: DVNZ UDHTU. 2020. s. 80-81. https://doi:10.32434/CMOCS-2020.
