ВИКОРИСТАННЯ ІНСТРУМЕНТАРІЮ ГЕНЕТИЧНОГО ПРОГРАМУВАННЯ ЯК ЗАСОБУ ПОЛІТИЧНОГО ВИРІШЕННЯ ОПТИМІЗАЦІЙНИХ ЗАДАЧ
Ключові слова:
штучний інтелект, генетичне програмування, інструментарій
Анотація
Мета: аналіз практичного застосування інструментарію генетичного програмування як засобу вирішення оптимізаційних задач і застосування генетичного програмування в різних сферах діяльності. Встановлено, що еволюція генетичного програмування безпосередньо пов'язана з розвитком генетичного алгоритму, також визначено, що із закінченням часу відбулося значне удосконалення генетичного програмування. З моменту появи застосування генетичного алгоритму з'явилося багато його модифікацій і програмних реалізацій. Це в свою чергу призвело до реалізації інструментарію генетичного алгоритму в програмних продуктах, а саме: спеціалізоване програмне забезпечення, додатки до математичних і аналітичним пакетам, фреймворки і бібліотеки. У статті розкрито значний вплив генетичного програмування в сферах: квантових обчислень, проектування електросхем і т.д. Розглянуті не тільки переваги, а й недоліки, також приділено увагу методам усунення недоліків за рахунок поліпшення методів оптимізації та застосування генетичного алгоритму. Результати. Здійснено аналіз основних напрямків практичного використання генетичного програмування і намічені завдання, які можна ефективно вирішувати за допомогою даного інструментарію. Наукова новизна. Визначено, що поліпшення методів оптимізації та розширення сфери використання генетичних алгоритмів, стимулює появу подібних програмних продуктів на ринку, дозволяє спростити структуру програмних засобів, спроектувати інтерфейс для роботи з комерційним конкретним колом користувачів, спростити мову команд, що надає можливість, використовувати засоби генетичного програмування широкому колу користувачів з різним рівнем професійної підготовки.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Генетичне_програмування [Електр. ресурс] – Режим доступу: https://uk.wikipedia.org/ wiki/Генетичне_програмування
2. Використання генетичного алгоритму для оптимізації грогових потоків_промислового_підприємства [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://ena.lp.edu.ua/ bitstream/ntb/1708/1/38.pdf
3. Використання генетичних алгоритмів у економіко математичному_моделюванні [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.economy.in.ua/pdf/2_2016/19.pdf
4. Кучук, Г.А. Модель процесса эволюции топологической структуры компьютерной сети системы управления объектом критического применения / Г.А. Кучук, А.А. Коваленко, А.А. Янковский // Системы обработки информации: сборник научных трудов. – Х.: ХУ ВС, 2014. – Вып. 7 (123). – С. 93 – 96.
5. Коваленко А.А. Сучасний стан та тенденцій розвитку комп'ютерних систем об'єктів критичного застосування / А.А. Коваленко, Г.А. Кучук // Системи управління, навігації та зв’язку: Збірник наукових праць. – Полтава : ПНТУ, 2018. – № 1 (47). – С. 110-113. – DOI : https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.1.110.
6. Kuchuk Н.A. Распознавание человеческих эмоций с использованием нейросетевых технологий / Н.A. Kuchuk, B.G. Saatsazov // Системи управління, навігації та зв'язку. Збірник наукових праць. – Полтава : ПНТУ, 2017. – № 4 (44). – С. 64-69.
7. Калiнiна I.В. Використання генетичних алгоритмiв в задачах оптимiзацiї / I.В. Калiнiна, О.I. Лiсовиченко // Мiжвiдомчий науково-технiчний збiрник «Адаптивнi системи автоматичного управлiння», 2015, № 1(26). – С. 48-61.
8. Овчиннікова О. Р. Використання генетичних алгоритмів в моделюванні міграційних процесів / О. Р. Овчин-нікова // Соц.-ек.проблеми сучас.періоду України, 2013, Вип. 3(101). – С. 458-465.
9. Gen M., Cheng R. Genetic Algorithms and Engineering design. – John Wiley & Sons. – 1997. – 352 p.
2. Використання генетичного алгоритму для оптимізації грогових потоків_промислового_підприємства [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://ena.lp.edu.ua/ bitstream/ntb/1708/1/38.pdf
3. Використання генетичних алгоритмів у економіко математичному_моделюванні [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.economy.in.ua/pdf/2_2016/19.pdf
4. Кучук, Г.А. Модель процесса эволюции топологической структуры компьютерной сети системы управления объектом критического применения / Г.А. Кучук, А.А. Коваленко, А.А. Янковский // Системы обработки информации: сборник научных трудов. – Х.: ХУ ВС, 2014. – Вып. 7 (123). – С. 93 – 96.
5. Коваленко А.А. Сучасний стан та тенденцій розвитку комп'ютерних систем об'єктів критичного застосування / А.А. Коваленко, Г.А. Кучук // Системи управління, навігації та зв’язку: Збірник наукових праць. – Полтава : ПНТУ, 2018. – № 1 (47). – С. 110-113. – DOI : https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.1.110.
6. Kuchuk Н.A. Распознавание человеческих эмоций с использованием нейросетевых технологий / Н.A. Kuchuk, B.G. Saatsazov // Системи управління, навігації та зв'язку. Збірник наукових праць. – Полтава : ПНТУ, 2017. – № 4 (44). – С. 64-69.
7. Калiнiна I.В. Використання генетичних алгоритмiв в задачах оптимiзацiї / I.В. Калiнiна, О.I. Лiсовиченко // Мiжвiдомчий науково-технiчний збiрник «Адаптивнi системи автоматичного управлiння», 2015, № 1(26). – С. 48-61.
8. Овчиннікова О. Р. Використання генетичних алгоритмів в моделюванні міграційних процесів / О. Р. Овчин-нікова // Соц.-ек.проблеми сучас.періоду України, 2013, Вип. 3(101). – С. 458-465.
9. Gen M., Cheng R. Genetic Algorithms and Engineering design. – John Wiley & Sons. – 1997. – 352 p.
Опубліковано
2018-12-13
Як цитувати
Hafiiak A. Використання інструментарію генетичного програмування як засобу політичного вирішення оптимізаційних задач / A. Hafiiak, E. Borodina, A. Diachenko-Bohun // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2018. – Т. 6 (52). – С. 58-60. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.6.058.
Розділ
Математичні моделі та методи
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
