Засоби підвищення часової ефективності генетичних алгоритмів
| dc.contributor.author | Галушка, Олександр Валентинович | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2022-01-27T12:34:35Z | |
| dc.date.available | 2022-01-27T12:34:35Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | UKR: Магістерська робота виконана на 220 сторінках, з них 99 – основна частина та 121 – додатки (технічна документація, наукові публікації), містить 56 рисунків, 25 таблиць та 94 використані джерела. В магістерській роботі було розглянуто способи підвищення часової ефективності роботи генетичних алгоритмів в контексті їх використання в методі конструктивно-продукційного моделювання для часових рядів, та його адаптацію при проектуванні та розробці системи за агентним підходом. Виділені способи підвищення часової ефективності роботи генетичних алгоритмів, концепції для проектування та розробки агентної системи. Була розроблена агентна система, виконуюча розподілені еволюційні обчислення на базі генетичного алгоритму. Також метод конструктивно-продукційного моделювання було адаптовано для його використання в прогнозуванні часових рядів. Об’єкт дослідження – процеси технічні, соціальні, біологічні та інші процеси які моделюються часовими рядами. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: The master's thesis is completed on 220 pages, of which 99 – the main part and 121 – appendices (technical documentation, scientific publications), contains 56 figures, 25 tables and 94 sources used. The master's thesis considered ways to increase the time efficiency of genetic algorithms in the context of their use in the method of constructive and production modeling for time series, and its adaptation in the design and development of the system by agent approach. The ways of increase of time efficiency of work of genetic algorithms, concepts for designing and development of agent system are allocated. An agent system was developed to perform distributed evolutionary calculations based on a genetic algorithm. Also, the method of constructive-production modeling was adapted for its use in time series forecasting. The object of research – technical, social, biological and other processes that are modeled by time series. | en |
| dc.identifier.citation | Галушка О. В. Засоби підвищення часової ефективності генетичних алгоритмів : дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 121 – Інженерія програмного забезпечення / наук. керівник В. І. Шинкаренко ; Укр. держ. ун-т науки і технологій. Дніпро, 2021. 220 с. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/14475 | |
| dc.language.iso | uk_UA | |
| dc.publisher | Український державний університет науки і технологій, Дніпро | uk_UA |
| dc.subject | конструктивно-продукційне моделювання | uk_UA |
| dc.subject | агент | uk_UA |
| dc.subject | генетичний алгоритм | uk_UA |
| dc.subject | часовий ряд | uk_UA |
| dc.subject | хромосома | uk_UA |
| dc.subject | агентна система | uk_UA |
| dc.subject | прогнозування часових рядів | uk_UA |
| dc.subject | часова ефективність | uk_UA |
| dc.subject | constructive – production modeling | en |
| dc.subject | agent | en |
| dc.subject | genetic algorithm | en |
| dc.subject | time series | en |
| dc.subject | chromosome | en |
| dc.subject | agent system | en |
| dc.subject | time series forecasting | en |
| dc.subject | time efficiency | en |
| dc.subject | ВКР | uk_UA |
| dc.subject | КІТ | uk_UA |
| dc.title | Засоби підвищення часової ефективності генетичних алгоритмів | uk_UA |
| dc.title.alternative | Methods for Enhacing the Perfomance of Genetic Algorithms | en |
| dc.type | Other | en |