Засоби для глобальної оптимізації на базі природних алгоритмів "Сірого Вовка" та "Китів"

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКлятченко, Ярослав Михайлович
dc.contributor.authorВернік, Михайло Олексійович
dc.date.accessioned2021-08-12T08:33:29Z
dc.date.available2021-08-12T08:33:29Z
dc.date.issued2021-06
dc.description.abstractenQualification work includes an explanatory note (71p., 21 fig., 10 graphs, 8 tables, list of references - 30 points). The aim of the diploma project is to study, develop and apply meta-heuristic algorithms based on natural algorithms of the Gray Wolf and Whales. The qualification work demonstrates the results of natural optimization algorithms. The advantages and disadvantages, as well as the use of real engineering problems are studied. As a result, a software product was developed with the introduction of natural optimizers to search for global optimization. Testing was performed on known functions for evaluating meta-heuristic algorithms, as well as on classical engineering problems. The optimal parameters of algorithms are found and demonstrated. The work was performed in C# and Python programming languages using third-party libraries and frameworks.uk
dc.description.abstractukКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (71 с., 21 рис., 10 графіків, 8 таблиць, список використаної літератури - 30 пунктів). Метою дипломного проекту є вивчення, розробка та застосування мета-евристичних алгоритмів на основі природних алгоритмів «Сірого Вовка» та «Китів». У роботі продемонстровано результати природних алгоритмів оптимізації. Досліджено переваги та недоліки, а також використання алгоритмів для вирішення інженерних проблем. В результаті було розроблено програмний продукт із впровадженням природних оптимізаторів для пошуку глобальної оптимізації. Тестування проводилось на відомих функціях для оцінки мета-евристичних алгоритмів, а також на класичних інженерних задачах. Знайдено та продемонстровано оптимальні параметри алгоритмів. Робота виконувалась на мовах програмування C# та Python із використанням сторонніх бібліотек та фреймворків.uk
dc.format.page85 с.uk
dc.identifier.citationВернік, М. О. Засоби для глобальної оптимізації на базі природних алгоритмів "Сірого Вовка" та "Китів" : дипломний проєкт … бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Вернік Михайло Олексійович. – Київ, 2021. – 85 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/43177
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectоптимізаториuk
dc.subjectприродні алгоритмиuk
dc.subjectглобальна оптимізаціяuk
dc.subjectметаевристичні алгоритмиuk
dc.subjectGWOuk
dc.subjectWOAuk
dc.subjectHAGWOuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectоптимізатори у нейронних мережахuk
dc.subjectoptimizersuk
dc.subjectnatural algorithmsuk
dc.subjectglobal optimizationuk
dc.subjectmetaheuristic algorithmsuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectoptimizers in neural networksuk
dc.titleЗасоби для глобальної оптимізації на базі природних алгоритмів "Сірого Вовка" та "Китів"uk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (СПСКС)
Бакалаврські роботи