ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Применение генетического алгоритма при построении игрового искусственного интеллекта коллекционной карточной игры

    Авторы: А.Ю. Жудин , Е.А. Рудова

    Описание: В статье раскрывается сущность генетического алгоритма, рассматривается терминология, описываются достоинства и недостатки генетического алгоритма. Приводится пример использования генетического алгоритма на примере решения задачи многомерной оптимизации.

    Источник: Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование в рамках II форума «Инновационные перспективы Донбасса» (ИУСМКМ – 2016): VII Международная научно-техническая конференция, 26 мая 2016, г. Донецк: / Донец. национал. техн. ун-т; редкол. А.Ю. Харитонов и др. – Донецк: ДонНТУ, 2016. – 624 с.

    2. Тематические статьи

  2. Об исследовании эффективности стандартного генетического алгоритма

    Авторы: М.В. Гордиенко

    Описание: В данной работе рассматривается эффективность работы стандартных генетических алгоритмов на тестовых задачах оптимизации тестирования.

    Источник: Материалы междунар. науч.-практ.конф. – Красноярск, Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т – 2016, Том 1, с. 492-494.

  3. Разработка программной реализации генетического алгоритма для решения задач многомерной оптимизации

    Авторы: В.А. Иванюк, И.Е. Егорова

    Описание: В статье раскрывается сущность генетического алгоритма, рассматривается терминология, описываются достоинства и недостатки генетического алгоритма. Приводится пример использования генетического алгоритма на примере решения задачи многомерной оптимизации.

    Источник: Материалы науч.-практ.конф. // Известия волгоградского государственного технического университета, 2010. – c. 23-25.

  4. Генетический алгоритм решения квадратичной задачи о назначениях

    Авторы: Е.М. Васильев, И.В. Крутских

    Описание: Рассматриваются этапы решения квадратичной задачи о назначениях генетическим алгоритмом на основе мутагенеза. Подробно раскрыты процедуры генной и хромосомной мутаций этого алгоритма и исследовано влияние их настраиваемых параметров на сходимость поиска.

    Источник: Материалы науч.-практ.конф. // Вестник Воронежского государственного технического университета, 2011, Том 7, с. 29-33.

  5. Концептуальная модель представления решений в генетических алгоритмах

    Авторы: В.В. Курейчик, П.В. Сороколетов

    Описание: В работе классифицированы альтернативные решения и типы хромосом. Приведены варианты и способы представления различных типов данных в генетических алгоритмах, а также их кодирование и декодирование.

    Источник: Материалы науч.-практ.конф. // Известия Южного федерального университета, 2008. – c. 7-12.

  6. Программная реализация решения оптимизационных задач методом генетического алгоритма

    Авторы: О.Б. Кремер, С.Л. Подвальный

    Описание: В данной статье представлена разработка программы решения оптимизационных задач методом генетического алгоритма с нефиксированным размером популяции, предоставляющая пользователю удобный интерфейс для задания исходных данных, наблюдения за процессом поиска решения и печати отчета с результатами текущего решения.

    Источник: Материалы науч.-практ.конф. // Вестник Воронежского государственного технического университета, 2012. – с. 21-24.

  7. Компьютерные игры: торжество симуляции над действительностью

    Авторы: А. Кирюшин

    Описание: В статье рассматриваются феномен компьютерных игр в контексте коммуникации, а также процесс функционирования игр, использующих компьютерные технологии и технологии искусственного интеллекта.

    Источник: Материалы науч.-практ.конф. // ВЛАСТЬ, 2012. – 11. – с. 48-51.

  8. Сравнительное исследование классических методов оптимизации и генетических алгоритмов

    Авторы: В.Б. Звонков, А.М. Попов

    Описание: Данная работа посвящена сравнительному исследованию применения классических методов оптимизации нулевого, первого, второго порядков, а также генетических модификаций при решении сложных задач оптимизации с различными особенностями, что является актуальной современной научной проблемой. Дело в том, что классические методы оптимизации, основанные на вычислении производных функции первого и второго порядков или только значений функции, не способны оптимизировать многоэкстремальные, овражные функции с множеством нерегулярных локальных оптимумов и т. д.

    Источник: В.Б. Звонков. Сравнительное исследование классических методов оптимизации и генетических алгоритмов // Сибирский журнал науки и технологий, 2013. – с. 23-27.

  9. Адаптивный генетический алгоритм для решения задач оптимизации на основе стратегии элитизма

    Авторы: Ю.О. Чернышев, А.Ю. Полуян

    Описание: В работе предложен адаптивный генетический алгоритм для решения задачи коммивояжера, на основе модифицированного оператора кроссинговера. Таже представлен программный комплекс, реализующий алгоритм.

    Источник: Материалы науч.-практ.конф. // Известия Южного федерального университета, 2008. – c. 36-39.

    10. Переводы статей

  10. О некоторых основных понятиях генетических алгоритмов как метаэвристического метода решения задач оптимизации

    Авторы: М. Богданович

    Описание: В статье описаны наиболее важные аспекты генетического алгоритма как стохастического метода решения различных классов задач оптимизации. В ней также описывается выбор основных генетических операторов селекции, кроссовера и мутации, служащие для нового поколения особей для достижения оптимального или достаточно хорошего решения проблемы оптимизации, о которой идет речь.

    Источник (англ.): Источник оригинальной статьи

    Перевод: А. Жудин