Publication:
Розв'язання задач глобальної оптимізації з використанням стохастичних пошукових евристик у поєднанні з квазіньютонівськими методами

cris.virtual.department#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtual.orcid#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#
cris.virtualsource.department9aff417a-d59f-470b-a5fd-f402e75c1c7a
cris.virtualsource.orcid9aff417a-d59f-470b-a5fd-f402e75c1c7a
dc.contributor.authorАвраменко, Станіслав
dc.date.accessioned2021-01-13T07:52:53Z
dc.date.available2021-01-13T07:52:53Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionОб’єкт дослідження: задачі неперервної, безумовної глобальної оптимізації. Предмет дослідження: стохастичні пошукові евристики у поєднанні з методами локального пошуку. В інформаційно-аналітичному розділі були розглянуті існуючі методи для розв'язання задач глобальної оптимізації, досліджено принцип роботи генетичного алгоритму та його модифікації, розглянуті різні методи локальної оптимізації. В спеціальному розділі було підготовано набір штучних ландшафтів, реалізовано алгоритми розв'язання задач глобальної оптимізації, розроблені на основі комбінування стохастичних пошукових евристик і квазіньютонівських методів, проведено порівняльний аналіз з існуючими методами.ru_RU
dc.description.abstractМета дослідження: розробка, аналіз та порівнання алгоритмів і відповідного програмного забезпечення для розв'язання задач глобальної оптимізації. Практична цінність отриманих у роботі результатів полягає у розробці алгоритмів та відповідного програмного забезпечення, яке може ефективно вирішувати задачі неперервної глобальної оптимізації.ru_RU
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/157170
dc.language.isoukru_RU
dc.subjectГЕНЕТИЧНИЙ АЛГОРИТМru_RU
dc.subjectОПТИМІЗАЦІЯru_RU
dc.subjectгібридний підхідru_RU
dc.subjectстоru_RU
dc.titleРозв'язання задач глобальної оптимізації з використанням стохастичних пошукових евристик у поєднанні з квазіньютонівськими методамиru_RU
dc.title.alternativeПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи магістра студента Авраменко Станіслава Євгеновича aкaдемічної групи 124м-19-1 спеціaльності 124 Системний aнaлізru_RU
dc.typeLearning Objectru_RU
dspace.entity.typePublication

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Диплом_АвраменкоС_спец124м.pdf
Size:
188.62 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: