Методи й алгоритми ройового iнтелекту знаходження розв’язкiв прикладних та iнженерних завдань

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorХайдуров, Владислав Володимирович
dc.contributor.authorТатенко, Вадим Сергійович
dc.date.accessioned2024-06-19T11:33:39Z
dc.date.available2024-06-19T11:33:39Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractКваліфікаційна робота містить: 73 стор., 15 рисунки, 12 таблиць, 11 джерел. Оптимізаційні методи й алгоритми ройового інтеректу є ефективним інструментом вирішення прикладних оптимізаційних задач в різних сферах. Це може бути як оптимізація маршрутизації телекомунікаційних мереж, так пошук оптимальних параметрів для покращення характеристик фізичних конструкцій. Прикладні задачі можуть бути кардинально різної складності по кількості параметрів моделі і не тільки. В свою чергу існує не малий набір алгоритмів для вирішення таких задач. Але не є гарантованим те, що алгоритм впорається з поставленою задачею, чи впорається недостатньо точно, чи застрягне в локальному екстремумі, чи буде виконуватись довгий час. Тому розробка модифікацій до існуючих алгоритмів є актуальною задчею для вирішення. В даній роботі буде представлено та протестовано нові модифікації для оптимізаційного методу диференційної еволюції, які протестовані на прикладних моделях, та сформовані порівняльні таблиці модифікованого методу DE з базовим методом DE.
dc.description.abstractotherQualification work contains: 73 pages, 15 figures, 12 tables, 11 sources. Optimization methods and swarm interest algorithms are effective tool for solving applied optimization problems in various fields. This can be either the optimization of telecommunication network routing or the search for optimal parameters to improve the characteristics of physical structures. Applied problems can be of radically different complexity in terms of the number of model parameters and more. In turn, there is a large set of algorithms for solving such problems. However, it is not guaranteed that the algorithm will cope with the task, or will not cope accurately enough, or will get stuck in a local extremum, or will take a long time to execute. Therefore, the development of modifications to existing algorithms is an urgent problem to solve. In this paper, we will present and test new modifications to the optimization method of differential evolution, which are tested on applied models, and form comparative tables of the modified DE method with the basic DE method.
dc.format.extent73 с.
dc.identifier.citationТатенко, В. С. Методи й алгоритми ройового iнтелекту знаходження розв’язкiв прикладних та iнженерних завдань : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Татенко Вадим Сергійович. – Київ, 2024. – 73 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/67281
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ імені Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subject.udc004.94; 517.9:519.6
dc.titleМетоди й алгоритми ройового iнтелекту знаходження розв’язкiв прикладних та iнженерних завдань
dc.typeMaster Thesis

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММАД)
Магістерські роботи