Орєхов, Олександр АрсенійовичЖиткевич, Iван Олександрович2023-09-102023-09-102023Житкевич, І. О. Модель розвитку простих органiзмiв з використанням генетичних алгоритмiв та глибинного навчання : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Житкевич Іван Олександрович. – Київ, 2023. – 52 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60144Квалiфiкацiйна робота мiстить: 52 стор., 12 рисункiв, 8 джерел. Мета роботи полягає в аналiзi адаптацiї та еволюцiйному розвитку модельованих органiзмiв за допомогою генетичних алгоритмiв та глибинного навчання на основi розробленого програмного забезпечення. Об’єктом дослiдження є еволюцiйний розвиток простих органiзмiв за допомогою генетичних алгоритмiв та глибинного навчання. Предмет дослiдження — симуляцiя еволюцiї простих органiзмiв у двовимiрному обмеженому непервному просторi. Це дослiдження використовує унiкальний пiдхiд до моделювання розвитку та адаптивностi органiзму, поєднуючи переваги глибокого навчання з адаптивним потенцiалом генетичних алгоритмiв. Дослiдження розкриває складний взаємозв’язок мiж складнiстю геному, та довгостроковою адаптацiєю, демонструючи, що органiзми з простiшою генетичною архiтектурою можуть адаптуватися швидше завдяки меншому простору рiшень. Незважаючи на простоту моделi, спостерiгалося виникнення групової поведiнки, що є переконливим емпiричним доказом, незважаючи на те, що цi угруповання не пропонують жодних переваг у конкурентному середовищi.52 с.ukеволюцiйний розвитокevolutionary developmentгенетичний алгоритм,genetic algorithmнейроннi мережineural networksпростi органiзмиsimple organismsBachelor Thesis