APPLICATION OF GENETIC ALGORITHMS IN THE PROBLEMS OF APPROXIMATION OF COMPLEX MULTIDIMENSIONAL DEPENDENCES AND IDENTIFICATION OF THE PARAMETERS OF THEORETICAL MODELS
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Proposes a method for constructing an analytical approximation of n-dimensional data, based on the use of a genetic algorithm. A feature of the method is that the encoding of the search space is performed in the form of a parsing tree for an algebraic expression by the parser of the context-free grammar of the class LR(1). In addition, during the evolutionary process, in addition to the use of structure mutations (subject to their positive influence), the stage of mutation of the coefficients is performed, which allows avoiding the target function falling into local extremum. And also at each step of the evolutionary process, there is a stage for searching for an extre-mum in the space of coefficients and a stage for simplifying the analytical model.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
References
Глухов, А.О. Многоагентные структуры для решения задачи коммивояжера / А.О. Глухов, В.В. Трофимов // Проблемы менеджмента : сб. науч. тр. – СПб. : Изд-во СПбГУЭФ, 2000. – Вып. 3. – С. 71–76.
Трофимов, В.В. Аппроксимация на многоагентных структурах / В.В. Трофимов, А.О. Глухов // Экономическая кибернетика: системный анализ в экономике и управлении : сб. науч. тр. – СПб. : Изд-во СПбГУЭФ, 2000. – Вып. 1. – С. 40–53.
Modified hybrid genetic algorithm of discreet optimization problems / Glukhov A.O. [et al.] / Proceedings of 2017 20th IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 20176 July 2017, Scopus 7970603. – St. Petersburg ; Russian Federation, 2017. – P. 417–419.
Пожарский, Д.А. Генетический алгоритм для нахождения коэффициентов аппроксимации функции в контактных задачах для цилиндра [Электронный ресурс] / Д.А. Пожарский, Н.Б. Золотов, И.Е. Семенов // Молодой ученый. – 2017. – № 24. – С. 122–125. – Режим доступа: https://moluch.ru/archive/158/44625/. – Дата доступа: 09.10.2019.
Кильдюшов, М.С. Программа для восстановления аппроксимированных алгебраических функций от нескольких переменных по набору дискретных значений функции [Электронный ресурс] / М.С. Кильдюшов // Интернет-журнал «Науковедение». – 2015. – Т. 7, № 5. – Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/136TVN515.pdf. – Дата доступа: 09.10.2019.
Кильдюшов, М.С. Применение генетических алгоритмов для восстановления аппроксимированных алгебраических функций с определенной точностью / М.С. Кильдюшов // Наука и бизнес: пути развития ; Фонд развития науки и культуры, Тамбов. – 2016. – № 1 (55), – C. 25–31.
Driankov, D. An introduction to fuzzy control / D. Driankov, H. Hellendoorn, M. Reinfrank. – Springerverlag, 1993. 5. Zadeh, Lotfi A. Fuzzy Sets / Lotfi A. Zadeh // Information & Control. – 1965. – Vol. 8. – P. 338 – 353.
Zadeh, Lotfi A. Fuzzy Sets / Lotfi A. Zadeh // Information & Control. – 1965. – Vol. 8. – P. 338 – 353.
Glukhov, D.О. Dynamic expert system by fuzzy inference rules to automations an examination of complex objects / D.O. Glukhov // Budownictwo i Inzynieria Srodowiska. – Zielonogorsk : Politechnika Zielonogorska, 1998. – P. 105–109.
Глухов, Д.О. Мягкие вычисления для организации компьютерного представления номограмм на примере вычисления предельного коэффициента ползучести / Д.О. Глухов, Т.М. Глухова, С.П. Кундас // Вестн. Полоц. гос. ун-та. Сер С, Фундам. науки. – 2010. – № 3. – С. 2–6.
Звонков, В.Б. Сравнительное исследование классических методов оптимизации и генетических алгоритмов / В.Б. Звонков, А.М. Попов // Вестн. Сибир. гос. аэрокосмич. ун-та им. М.Ф. Решетнева. – 2013. – С. 23–27.