Модель розвитку простих органiзмiв з використанням генетичних алгоритмiв та глибинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОрєхов, Олександр Арсенiйович
dc.contributor.authorТатенко, Вадим Сергiйович
dc.date.accessioned2023-01-28T10:24:27Z
dc.date.available2023-01-28T10:24:27Z
dc.date.issued2022-06
dc.description.abstractenQualification work contains: 63 pages, 36 drawings, 5 tables, 9 sources. The object of study is a model of development of simple organisms. The subject is the study of the behavior of simple organisms when changing the initial parameters. The aim of the study is to build and study a model of development of simple organisms using genetic algorithms and neural networks. Based on the analyzed literature, a model of development of simple organisms was built using a genetic algorithm and a neural network. The analysis of model parameters is made and the optimal ones for the best work are selected.uk
dc.description.abstractukКвалiфiкацiйна 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.uk
dc.format.page63 с.uk
dc.identifier.citationТатенко, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/52128
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectеволюцiйнi алгоритмиuk
dc.subjectevolutionary algorithmsuk
dc.subjectгенетичнi алгоритмиuk
dc.subjectgenetic algorithmsuk
dc.subjectнейроннi мережiuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectпопуляцiяuk
dc.subjectpopulationuk
dc.subjectорганiзмuk
dc.subjectorganismuk
dc.subjectрозвитокuk
dc.subjectdevelopmentuk
dc.subjectселекцiяuk
dc.subjectselectionuk
dc.subjectсхрещуванняuk
dc.subjectcrossinguk
dc.subjectмутацiяuk
dc.subjectmutationuk
dc.titleМодель розвитку простих органiзмiв з використанням генетичних алгоритмiв та глибинного навчанняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tatenko_bakalavr.pdf
Розмір:
925.28 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММАД)
Бакалаврські роботи