КЕРУВАННЯ ПАРАМЕТРАМИ ОПТИМІЗАЦІЙНОГО АЛГОРИТМУ НА ОСНОВІ МОДЕЛЮВАННЯ ШТУЧНОЇ ІМУННОЇ СИСТЕМИ

Автор(и)

  • Timur Zheldak
  • Illia Ziborov

DOI:

https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2021.01.045

Ключові слова:

algorithm, mutation, artificial neural systems, compression, operator, optimization, radius of similarity

Анотація

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.

Опубліковано

2021-04-10

Номер

Розділ

Статті