Модель розвитку простих органiзмiв з використанням генетичних алгоритмiв та глибинного навчання
Вантажиться...
Дата
2022-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Квалiфiкацiйна робота мiстить: 63 стор., 36 рисунки, 5 таблиць, 9 джерел.
Об’єктом дослiдження є модель розвитку простих органiзмiв. Предметом є дослiдження поведiнки простих органiзмiв при змiнi початкових параметрiв. Метою дослiдження є побудова та дослiдження моделi розвитку простих органiзмiв з використанням генетичного алгоритму та нейронної мережi. На основi проаналiзованої лiтератури було побудовано модель розвитку простих органiзмiв використовуючи генетичний алгоритм та нейронну мережу. Зроблено аналiз параметрiв моделi та пiдiбрано оптимальнi для кращої роботи моделi.
Опис
Ключові слова
еволюцiйнi алгоритми, evolutionary algorithms, генетичнi алгоритми, genetic algorithms, нейроннi мережi, neural networks, популяцiя, population, органiзм, organism, розвиток, development, селекцiя, selection, схрещування, crossing, мутацiя, mutation
Бібліографічний опис
Татенко, В. С. Модель розвитку простих органiзмiв з використанням генетичних алгоритмiв та глибинного навчання : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Татенко Вадим Сергiйович. – Київ, 2022. – 63 с.