Завертайло, ІлляІлляЗавертайло2021-09-252021-09-252021http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/159011Предметом дослідження є оператори генетичного алгоритму, зокрема мутація, кросовер та генерація нових особин. В інформаційно-аналітичному розділі наведено аналіз об’єкту дослідження. Показані мінуси алгоритму та місця, де може виникати проблема в процесі пошуку глобального оптимуму. Показані види комбінаторних задач і їх сутність. У спеціальному розділі виконано реалізацію кількох версії операторів генетичного алгоритму, порівняно їх між собою за критеріями швидкості роботи і надійності (повторюваності) знаходження глобального оптимуму. Зроблені рекомендації стосовно рішення задачі покриття множин.Метою роботи є підвищення ефективності алгоритму за рахунок прискорення знаходження ним рішення та збільшення точності (збіжності до глобального оптимуму)Практична цінність отриманих результатів полягає у отриманні більш ефективного алгоритму для розв’язання задач комбінаторної оптимізації за критеріями швидкості та надійності.ukОПТИМІЗАЦІЯПРОГНОЗУВАННЯГЕНЕТИЧНИЙ АЛГОРИТМкомплектаціяКОМБІНАТОРНА ЗАДАЧАLearning Object