Показати скорочений опис матеріалу
Розв'язання задач глобальної оптимізації з використанням стохастичних пошукових евристик у поєднанні з квазіньютонівськими методами
| dc.contributor.author | Авраменко, Станіслав | |
| dc.date.accessioned | 2021-01-13T07:52:53Z | |
| dc.date.available | 2021-01-13T07:52:53Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/157170 | |
| dc.description | Об’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.abstract | Мета 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.language.iso | uk | ru_RU |
| dc.subject | ГЕНЕТИЧНИЙ АЛГОРИТМ | ru_RU |
| dc.subject | ОПТИМІЗАЦІЯ | ru_RU |
| dc.subject | гібридний підхід | ru_RU |
| dc.subject | сто | ru_RU |
| dc.title | Розв'язання задач глобальної оптимізації з використанням стохастичних пошукових евристик у поєднанні з квазіньютонівськими методами | ru_RU |
| dc.title.alternative | ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи магістра студента Авраменко Станіслава Євгеновича aкaдемічної групи 124м-19-1 спеціaльності 124 Системний aнaліз | ru_RU |
| dc.type | Learning Object | ru_RU |
